为了应对主动配电网中监测点有限、运行信息不完备给状态评估带来的挑战,提出了K-means分层评估策略.该策略包含基础层、中间层和输出层三部分.基础层采用了K-means聚类算法,将局部区段的不完备历史监测信息进行无监督分类,并根据历史故障记录信息,评估每簇中的各评估区段的故障概率.中间层提出了区段复合故障概率求解算法,根据监测区段实时采样数据矩阵到各簇的距离,计算实时监测数据属于各簇的概率,并结合每簇中各区段发生故障的概率,求得各区段发生故障的复合概率.输出层提出了最大复合概率评估算法,以各区段发生故障的最大复合概率作为整体运行状态评估系数,评估主动配电网运行状态等级.上述策略在某城市配电网的MATLAB/Sim-ulink模型上进行测试,测试结果表明,所提出的策略可有效发现主动配电网的脆弱区段,科学评估主动配电网的实时运行状态.
主动配电网 分层评估 K-means聚类算法 区段复合故障概率