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ID / 提交时间

328 / 2021-11-09 23:04:27

标题

Topology Identification Method of Low-voltage Distribution Network Based on Improved Pearson Correlation Coefficient Method

关键字

Kalman filter,Low-voltage distribution network,Matlab,Pearson correlation coefficient,Topology identification

主题及专题

Power system and automation > Smart grid and utility applications

状态

终稿

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

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。

重要日期

会议日期

07月11日

2023

至

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