典型文献
基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识
文献摘要：
研究连锁故障发展机理以及辨识故障演化路径中的关键线路,对揭示电力系统薄弱环节、降低连锁故障风险具有重要意义.为此,文中提出一种基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识方法.首先,建立改进的基于直流潮流法的电力系统解列模拟器(DCSS)连锁故障仿真模型,配合随机化学(RC)法高效生成含详细时序信息的故障链集合;然后,以编辑距离为相似性指标实现对故障链的层次聚类,分类后的故障链集合不仅可以降低后续数据挖掘的难度,而且能够更加全面地识别出不同连锁故障演化模式中的薄弱环节;最后,以Matpower 2 383节点系统为例,根据关键线路扩容后系统风险水平的下降程度评估各类算法所辨识线路的重要性.结果表明文中方法能更好降低系统连锁故障风险水平,证明了所提模型及算法的有效性.
文献关键词：
连锁故障;相似性度量;编辑距离;层次聚类;风险评估;关键线路辨识
中图分类号：
作者姓名：
黎寿涛;夏成军;钟明明;管霖
作者机构：
华南理工大学电力学院,广东广州510640;广东省新能源电力系统智能运行与控制企业重点实验室,广东广州510663
文献出处：
引用格式：
[1]黎寿涛;夏成军;钟明明;管霖-.基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识)[J].电力工程技术,2022(01):84-92
A类：
直流潮流法,DCSS
B类：
故障链,聚类算法,网关,关键线路辨识,连锁故障,发展机理,故障演化,演化路径,电力系统,故障风险,辨识方法,解列,模拟器,故障仿真,随机化,RC,时序信息,编辑距离,相似性指标,层次聚类,演化模式,Matpower,节点系统,扩容,系统风险,风险水平,明文,中方,相似性度量
AB值：
0.307452
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