Topology Identification Method of Low-voltage Distribution Network Based on Improved Pearson Correlation Coefficient Method
编号:85 访问权限:仅限参会人 更新:2021-12-03 10:36:35 浏览:594次 口头报告

报告开始:2021年12月17日 10:30(Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会场:[C] Power system and automation [C6] Session 33

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摘要
传统的低压网络拓扑识别主要依靠人工研究,存在成本高、识别效率低等问题。因此,本文提出了一种基于改进Pearson相关系数法的低压配电网拓扑识别方法。首先,利用卡尔曼滤波对采集到的电压数据序列进行滤波,突出了数据特征,为相关系数的计算铺平了道路。然后,计算出需要判断的所有单元之间的Pearson相关系数。最后,根据设定的系数阈值,对站点区域进行识别。与现有的方法相比,该方法可以利用有限的数据准确地识别用户的站点区域,具有较高的精度和较好的实用性。基于MATLAB/SIMULINK,建立了典型的站区13节点拓扑网络,验证了该方法的有效性。
 
关键词
Kalman filter,Low-voltage distribution network,Matlab,Pearson correlation coefficient,Topology identification
报告人
Bin Zhang
Digital Grid Research Institute; China Southern Power Grid

稿件作者
Liwen Qin Electric Power Research Institute;Guangxi Power Grid
Weixiang Huang Electric Power Research Institute;Guangxi Power Grid
Zhicheng Guo Digital Grid Research Institute of China Southern Power Grid
Yangjun Zhou Electric Power Research Institute;Guangxi Power Grid.
Bin Zhang Digital Grid Research Institute; China Southern Power Grid
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重要日期
  • 会议日期

    07月11日

    2023

    08月18日

    2023

  • 11月10日 2021

    初稿截稿日期

  • 12月10日 2021

    注册截止日期

  • 12月11日 2021

    报告提交截止日期

主办单位
IEEE IAS
承办单位
IEEE IAS Student Chapter of Southwest Jiaotong University (SWJTU)
IEEE IAS Student Chapter of Huazhong University of Science and Technology (HUST)
IEEE PELS (Power Electronics Society) Student Chapter of HUST
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