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题名利用凝聚层次聚类辨识电网中脆弱输电断面
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作者
潘宣佑
李超
杨柳林
刘斌
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第5期1020-1030,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(52377172)
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文摘
针对传统的输电断面识别主要依靠电网运行调度人员经验划分电网、寻找断面存在不准确问题,采用改进的凝聚层次聚类算法对电网薄弱断面进行辨识;建立基于改进凝聚层次聚类算法的薄弱辨识模型,首先以潮流介数作为线路权重来构建节点相似矩阵,其次通过聚类算法确定电网最优分区数,完成电网分区;根据电网分区结果结合图论,搜索初始输电断面,对所有初始断面搜索结果进行电气连接检验,最终确定脆弱输电断面;通过聚类算法辨识脆弱断面,并应用机器学习方法提高识别脆弱断面的效率。结果表明,基于聚类的脆弱断面辨识方法在识别电网系统中的脆弱输电断面具有可行性,可以有效提升辨识效率。
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关键词
聚类分析
机器学习
最小结构熵
脆弱辨识
聚类算法
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Keywords
cluster analysis
machine learning
minimum structural entropy
fragility identification
cluster algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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