【摘 要】
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基于已有文献研究成果,采用正态分布概率纸检验法分析了系统中节点崩溃电压分布特性,得出其符合正态分布规律;在此基础上提出了系统薄弱点识别指标——崩溃电压均值指标和崩
【基金项目】
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山西省重点研发计划重点项目(201603D112001);山西省电力公司科技项目资助(SGTYHT/14-JS-188)~~
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基于已有文献研究成果,采用正态分布概率纸检验法分析了系统中节点崩溃电压分布特性,得出其符合正态分布规律;在此基础上提出了系统薄弱点识别指标——崩溃电压均值指标和崩溃电压均方差指标。将BP神经网络与拉丁超立方采样法相结合,用于获取系统中节点的随机负荷状态,并计算得出系统崩溃时各节点电压;BP神经网络的引入在保证系统崩溃时节点电压分布特性不变的前提下,将考虑负荷波动极限的薄弱点分析方法计算速度提升1倍。在薄弱点分析过程中,将改进Bootstrap方法应用于指标计算,在同等抽样次数下,使得到的节点薄弱指标值比单纯采用参数点估计法计算更加精确;以IEEE30节点系统及某220k V电网为例进行分析,结果表明文中得出的系统薄弱点电压分布规律符合实际,基于这一规律的薄弱点识别方法对于快速、准确地识别负荷随机波动情况下系统的薄弱点具有重要意义。
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