【摘 要】
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配电网运行状态复杂多变,迅速甄别配电网的正常、异常以及故障状态,有助于快速排除配电网故障并恢复供电。基于模糊C均值（FCM）和自适应模糊推理系统（ANFIS）,提出一种配电网运行状
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,国网湖北省电力公司武汉供电公司,国家电网公司客户服务中心南方分中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51277135）, 国网湖北省电力公司科技项目（5215A0130AN7）
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配电网运行状态复杂多变,迅速甄别配电网的正常、异常以及故障状态,有助于快速排除配电网故障并恢复供电。基于模糊C均值（FCM）和自适应模糊推理系统（ANFIS）,提出一种配电网运行状态分类识别策略,其基于ANFIS构建一种递阶模糊推理系统分类器,并采用FCM分类方法对递阶模糊推理系统参数进行初始优化。定义小波包时间熵对配电网运行状态信号数据进行处理,将构造的分类特征向量作为递阶模糊推理系统分类器的输入,实现对配电网运行状态的智能分类识别。基于PSCAD-EMTDC搭建典型配电网模型,仿真计算配电网各运行状态
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