【摘 要】
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为提升大规模电网应用场景下的计算效率和适应性,提出了一种利用Rayleigh熵和并行计算技术的异常负荷识别方法。首先分别构造大规模电网中各分区在负荷随机波动及噪声干扰情
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51567006);贵州省普通高等学校科技拔尖人才支持计划(2018036);贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1100)~~
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为提升大规模电网应用场景下的计算效率和适应性,提出了一种利用Rayleigh熵和并行计算技术的异常负荷识别方法。首先分别构造大规模电网中各分区在负荷随机波动及噪声干扰情况下的数据源矩阵,继而构建其窗口矩阵和标准矩阵,进而形成各分区的样本协方差矩阵。其次,利用并行计算技术,采用Rayleigh熵同步快速估计各分区的MESCM指标。最后,通过对该指标进行越限判别,实现对大规模电网异常负荷的快速识别。借助MatlabR2014a和PST软件,案例分析在一个IEEE54机118母线标准系统和一个420机2736母
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