【摘 要】
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近年来，随着分布式光伏的发展，用户可参与的户用光伏系统在低压配电网中的并网数量快速增长。本文针对高比例户用光伏下的低压配电网具备的基本特征，提出一种基于台区配变及用户功率平衡关系的光伏时序功率卷积模型，并在此基础上，采用基于高斯混合模型的电压聚类优化目标函数进行户变关系识别。首先，基于用户-配变功率平衡关系，建立了高比例户用光伏的低压户变关系的多元线性回归模型；其次，提出一种基于BiLSTM算法的
【基金项目】
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国家重点研发计划专项（2020YFB1506804）； 国家自然科学基金项目（51907114）；
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近年来，随着分布式光伏的发展，用户可参与的户用光伏系统在低压配电网中的并网数量快速增长。本文针对高比例户用光伏下的低压配电网具备的基本特征，提出一种基于台区配变及用户功率平衡关系的光伏时序功率卷积模型，并在此基础上，采用基于高斯混合模型的电压聚类优化目标函数进行户变关系识别。首先，基于用户-配变功率平衡关系，建立了高比例户用光伏的低压户变关系的多元线性回归模型；其次，提出一种基于BiLSTM算法的光伏时序识别方法，筛选出光伏瞬时渗透率最高的时序片段；根据已识别的光伏时序片段建立光伏权重矩阵，并引入该矩阵将多元线性回归模型进行加权回归后转化为光伏时序功率卷积模型求解，在平抑光伏波动影响的同时初步识别户变从属关系；然后，提出一种基于高斯混合模型进行电压聚类的优化目标函数作为验证步骤，能够进一步排除验证错误的用户，提高户变关系的准确率；最后，以某地区实际低压配电网为例，分别使用该地区推广户用光伏前后不同时期的历史数据集进行识别，通过识别结果对比，验证了所提方法的有效性和实用性。
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