基于模糊理论的配电网网架可靠性评估及规划研究

基于模糊理论,提出了一个配电网网架可靠性评估及规划模型。提出的模型通过评估配电网网架馈线的可靠性,将其作为配电网系统的规划指标。通过使用真实的配电网络数据测试了所提出模型的效果。结果表明,该模型能够根据所用数据找出影响配电系统稳定性的馈线,同时可以帮助确定配电系统规划方案。     

基于XGBoost算法的配网台区低压跳闸概率预测

针对配网台区在夏季频繁出现低压跳闸故障的问题,提出基于机器学习的台区低压跳闸预警模型。首先,采用孤立森林和改进的合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique-nominal continuous,SMOTE-NC）算法的组合方法进行数据处理,在实现离群值分离的基础上,对包含多种数值类型的故障样本进行过采样,以解决样本不平衡问题。其次,利用优化的数据集训练极端梯度提升算法（extreme gradient boosting,XGBoost）分类器模型,对目标台区的低压跳闸故障概率进行预测。最后,以广州某地区的实测数据对算法的有效性进行验证,结果显示所提模型具有良好的应用效果。