低压配电网拓扑智能识别 周来、林国营、张勇军清华大学出版社9787302649298正版书籍 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

在以“互联网+智慧能源”为能源发展战略、“碳中和”为能源发展目标的背景下，越来越多的分布式电源、充电桩在低压配电网( LVDN)中接入，间歇性电压越限和三相不平衡将成为其安全运行的主要挑战之一，而LVDN电压管理的支撑基础是拓扑智能识别。因此，LVDN拓扑智能识别和电能质量管理成为电网行业促进分布式电源、储能、电动汽车并网以及打造高质量现代供电服务体系的关键技术需求。

章绪论

1.1低压配电网概述

1.1.1LVDN的基本内涵

1.1.2LVDN数据采集现状

1.2LVDN拓扑识别方法的研究进展

1.2.1信号设备注入法

1.2.2数据分析法

1.2.3其他方法

1.3LVDN电压幅值和三相不平衡管理技术研究进展

1.4本章小结

1.5参考文献

第2章基于知识驱动的变户关系识别

2.1LVDN变户关系识别问题概述

2.2量测数据时空特性推导与LVDN变户关系先验知识分析

2.2.1量测数据时空特性推导

2.2.2LVDN变户关系先验知识分析

2.3知识驱动的LVDN变户关系识别模型

2.3.1数据标准化和主要特征提取

2.3.2基于先验知识的变户关系识别模型

2.4算例分析

2.4.1算例参数描述

2.4.2方法识别过程

2.4.3算法性能分析

2.4.4与现有方法的对比分析

2.4.5阈值系数灵敏性分析

2.5本章小结

2.6参考文献

第3章考虑空房用户自适应聚类的相-线-户关系识别

3.1LVDN空房问题描述

3.2应对空房用户的用户自适应聚类模型

3.2.1用户间的关联特性推导

3.2.2关联空房用户的自适应聚类模型

3.2.3用户聚类结果修正策略

3.3基于二次规划和概率分布的相-线-户关系识别建模

3.3.1基于节点电流定律的相-线-户关系识别二次规划模型

3.3.2提升算法鲁棒性的蒙特卡罗概率分布模型

3.4算例分析

3.4.1算例参数描述

3.4.2方法识别过程

3.4.3与现有方法的对比分析

3.4.4阈值系数灵敏性分...

周来，女，博士，分别于2016年和2021年获得华南理工大学电力学院学士、博士学位。现为广州番禺职业技术学院专任教师，SCI期刊《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》审稿人。研究方向包括低压配电网大数据应用与分析、综合能源系统优化控制，已发表SCI检索论文5篇，EI检索论文10篇，申报发明专利12项，公开10项，授权1项，作为主要成员参与“低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究”等2项国家自然科学基金的研究与开发，主持校级科研、教改项目各1项。

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