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基于稳定连接的配电网边缘划分方法及应用研究

汇报人：

2024-01-20

引言

配电网边缘划分方法

稳定连接在配电网边缘划分中的应用

实验设计与实现

结果分析与讨论

结论与展望

contents

目

录

CHAPTER

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引言

配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行稳定性和经济性直接关系到社会生产和生活的正常进行。

随着分布式能源、电动汽车等新型负荷的接入，配电网的运行和管理面临新的挑战。

基于稳定连接的配电网边缘划分方法，对于提高配电网运行效率、优化资源配置、保障供电安全具有重要意义。

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国内外在配电网边缘划分方法方面已有一定的研究基础，但大多局限于理论分析和仿真验证，实际应用较少。

随着人工智能、大数据等技术的发展，配电网边缘划分方法正朝着智能化、自适应化的方向发展。

未来，配电网边缘划分方法将更加注重多源数据的融合利用、模型算法的优化创新以及与实际应用的紧密结合。

采用理论分析、仿真验证和实际应用相结合的方法，综合运用电力系统分析、图论、优化算法等理论工具，对基于稳定连接的配电网边缘划分方法进行深入研究。

研究方法

基于稳定连接的配电网边缘划分方法，包括边缘节点的识别、边缘区域的划分以及边缘特性的分析等。

研究内容

提出一种适用于实际配电网运行的边缘划分方法，为配电网的优化运行和智能管理提供理论支持和实践指导。

研究目的

CHAPTER

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配电网边缘划分方法

最小生成树算法

利用图论中的最小生成树算法，将配电网表示为带权图，边权值表示节点间的电气距离或通信延迟，通过求解最小生成树确定边缘划分。

谱聚类算法

基于图论中的谱聚类算法，将配电网表示为无向图，通过求解图的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，实现边缘划分。

最大流/最小割算法

利用图论中的最大流/最小割算法，将配电网表示为有向图，通过求解最大流或最小割问题确定边缘划分。

K-means聚类算法

采用K-means聚类算法对配电网节点进行聚类，将距离相近的节点划分为同一类，实现边缘划分。

层次聚类算法

利用层次聚类算法对配电网节点进行聚类，通过计算类间距离合并相近的类，直到满足边缘划分要求。

DBSCAN聚类算法

采用DBSCAN聚类算法对配电网节点进行聚类，通过设置合适的邻域半径和密度阈值，将密度相连的节点划分为同一类，实现边缘划分。

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生成对抗网络（GAN）

采用GAN生成与真实配电网相似的数据样本，通过对抗训练提高边缘划分模型的泛化能力。

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卷积神经网络（CNN）

利用CNN对配电网图像进行特征提取和分类，通过训练得到的边缘划分模型对新的配电网图像进行边缘划分。

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图卷积神经网络（GCN）

基于GCN对配电网拓扑结构进行建模，通过学习节点特征和拓扑结构信息实现边缘划分。

CHAPTER

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稳定连接在配电网边缘划分中的应用

持续性

稳定连接能够在各种环境和条件下保持连接状态，不会出现频繁的断开或重连。

可靠性

稳定连接具有较高的可靠性，能够在设备故障或恶劣环境下维持基本的连接和传输功能。

稳定性

连接的电力和数据传输性能稳定，波动小，能够保证配电网的正常运行。

定义

稳定连接是指在配电网中，两个节点之间能够持续、稳定地传输电力和数据的连接。

增强边缘设备的连通性

稳定连接能够确保边缘设备之间的可靠通信，提高设备的连通性和协同工作能力。

提升配电网的运行效率

基于稳定连接的边缘划分有助于优化配电网的结构和布局，从而提高电网的运行效率和供电质量。

提高边缘划分的准确性

通过识别和利用稳定连接，可以更准确地划分配电网的边缘，减少误判和漏判的情况。

数据处理与分析

运用统计学、机器学习等方法对收集的数据进行处理和分析，提取出有用的特征和信息。

稳定连接判定

制定合理的判定标准或算法，准确判断哪些连接是稳定的。

边缘划分策略

根据稳定连接的特点和配电网的需求，设计合适的边缘划分策略。

CHAPTER

04

实验设计与实现

硬件环境

软件环境

网络环境

采用高性能计算机或服务器，配置足够的内存和存储空间，以满足实验需求。

安装相关的编程语言和工具包，如Python、Pandas、NumPy等，以及配电网仿真软件，如PSS/E、Matpower等。

确保实验环境的网络稳定性，避免因网络问题导致实验中断或数据丢失。

按照实验设计方案，依次进行数据集准备与预处理、特征提取、模型训练与评估等实验步骤。

实验过程

对实验结果进行统计分析，包括准确率、召回率、F1分数等指标，以及不同算法或模型的性能比较。

结果分析

利用图表等方式对实验结果进行可视化展示，以便更直观地观察和分析实验结果。

结果可视化

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CHAPTER

05

结果分析与讨论

算法运行时间比较

通过对比不同算法在处理相同规模配电网数据时的运行时间，可以评估