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基于历史数据挖掘的配电网态势感知方法
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河海大学能源与电气学院,江苏省南京市210098, [2]国网江苏省电力公司电力科学研究院,江苏省南京市211103
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51277052); 中央高校基本科研业务费专项基金(2016B20914); 国家电网公司科学技术项目(521001160038)~~
中文摘要:

随着主动配电网的建设与发展,利用大量的历史数据深度挖掘配电网状态信息,快速、准确地获得配电网实时运行状态和未来发展趋势成为目前亟待解决的问题。文章提出一种基于历史数据挖掘的配电网态势感知方法。该方法为传统状态估计器提供了新的虚拟量测信息,且对配电网未来趋势进行态势预测。仿真结果表明,该态势感知方法不仅提高了配电网三相状态估计的收敛速度和收敛精度,且为配电网调度提供了准确的预测信息,为自动智能调度体系实现主动、快速、预防控制提供了技术支撑。

英文摘要:

With construction and development of active distribution network, accurate acquisition of current state and future state trend of distribution network based on abundant historical data has become an urgent problem to solve. A novel situation awareness approach in active distribution networks based on historical data-mining model is proposed in this paper. The proposed method provides new virtual measurements to state estimator and predicts future state trend. Simulation results show that the situation awareness approach has better performance in both accuracy and convergence compared with traditional state estimator and can predict state trend accurately.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600