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内嵌物理知识学习的主动配电网态势异常信号检测与溯因

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1主动配电网发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2态势异常信号检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3溯因分析在问题解决中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1国外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2国内研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3发展趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

二、物理知识与配电网关联性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

电力系统中的物理知识概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.1电磁学原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2电路分析基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.3电力系统稳态与暂态分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

配电网异常与物理知识的内在联系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1异常现象的物理本质．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2物理知识在异常检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

三、主动配电网态势异常信号检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

信号采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.1信号采集装置及其原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.2信号预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.3特征提取与识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

异常信号检测算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1传统检测算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2基于机器学习的检测算法研究与应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

四、基于物理知识的异常溯因分析技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

一、内容简述

本研究旨在探讨一种基于内嵌物理知识的学习方法，用于主动配电网中态势异常信号的检测与溯因。主动配电网是指通过智能化手段，能够主动感知和响应其运行状态变化的电力网络。随着技术的进步，主动配电网不仅需要实时监控其运行状况，还需对潜在的故障或异常进行提前预警，以便采取相应措施以避免或减少损失。

内嵌物理知识的学习方法指的是在机器学习模型中融入对物理现象的理解和规律，使得模型不仅能从大量数据中学习到特征和模式，还能理解这些特征和模式背后的物理意义。这种方法对于解决主动配电网中的复杂问题尤为重要，因为电力系统的运行受多种物理因素影响，包括但不限于设备的健康状态、环境条件的变化等。

在主动配电网中，态势异常信号检测与溯因是保障系统安全稳定运行的关键环节。通过对数据的实时分析，可以及时发现可能引发问题的早期迹象，并追溯其原因，从而制定有效的应对策略。本研究的目标是开发一种高效、准确且易于维护的方法，以实现这一目的。这不仅有助于提升主动配电网的整体性能，还能显著降低运营成本，提高能源利用效率，为智能电网的发展做出贡献。

1.研究背景与意义

随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，主动配电网（ActiveDistributionNetwork,ADN）作为一种新型的电网形态，正逐渐成为电力行业的研究热点。ADN通过集成分布式能源资源（DERs）、储能系统、可控负荷等元素，实现了电源、负荷和储能的灵活互动，提高了电网的灵活性、自愈能力和能源利用效率。

然而，随着ADN的广泛应用，其面临的态势异常问题也日益凸显。态势