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公开(公告)号：CN107611963A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710778034.7
申请日：2017-09-01
Abstract: 本发明公开了一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法。输入电力系统的初始信息；利用遗传算法进行初始化种群，设置染色体个数和最大遗传代数；判断多个网络拓扑是否均满足数值可观性，若满足则计算多个网络拓扑下的停电损失，并得到最小的停损系数，否则将目标函数值设为上限值；将最小停损系数与系统要求的停损系数作比较，若小于则计算目标函数值；否则将目标函数值设为上限值；计算个体适应度并进行排序，选出最优个体及其目标函数值，用赌轮盘算法产生下一代个体；根据最大遗传代数选择进行下一轮迭代或输出最优解。本发明不但能够保证电力系统在正常情况下的完全可观性，而且能够在线路N-1故障下满足相应的停损系数要求。
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公开(公告)号：CN107611963B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710778034.7
申请日：2017-09-01
Abstract: 本发明公开了一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法。输入电力系统的初始信息；利用遗传算法进行初始化种群，设置染色体个数和最大遗传代数；判断多个网络拓扑是否均满足数值可观性，若满足则计算多个网络拓扑下的停电损失，并得到最小的停损系数，否则将目标函数值设为上限值；将最小停损系数与系统要求的停损系数作比较，若小于则计算目标函数值；否则将目标函数值设为上限值；计算个体适应度并进行排序，选出最优个体及其目标函数值，用赌轮盘算法产生下一代个体；根据最大遗传代数选择进行下一轮迭代或输出最优解。本发明不但能够保证电力系统在正常情况下的完全可观性，而且能够在线路N‑1故障下满足相应的停损系数要求。
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公开(公告)号：CN108270219A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810165037.8
申请日：2018-02-28
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于信息熵评估的PMU优化配置方法，步骤是：输入电力系统的网络参数信息、伪量测数据及FTU量测数据，初始化PMU安装集合B为空集，初始化PMU候选集合C；在网络中无PMU装置的情况下，利用两点估计法进行网络的概率状态估计计算，计算无PMU配置下的网络信息熵值E0；在B配置PMU的情况下，对C里的所有节点分别装有PMU的情况下，利用两点估计法进行网络的概率状态估计计算，得到网络信息熵值Ei，计算各节点下的信息熵变化值ΔEi；在B配置PMU的情况下，对网络进行确定性状态估计计算，并判断估计结果是否满足相应的估计精度要求，若满足，B即为基于信息熵评估的PMU优化配置结果，输出优化配置结果。此种方法能够降低网络优化配置的成本。
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公开(公告)号：CN108270219B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810165037.8
申请日：2018-02-28
Applicant: 东南大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于信息熵评估的PMU优化配置方法，步骤是：输入电力系统的网络参数信息、伪量测数据及FTU量测数据，初始化PMU安装集合B为空集，初始化PMU候选集合C；在网络中无PMU装置的情况下，利用两点估计法进行网络的概率状态估计计算，计算无PMU配置下的网络信息熵值E0；在B配置PMU的情况下，对C里的所有节点分别装有PMU的情况下，利用两点估计法进行网络的概率状态估计计算，得到网络信息熵值Ei，计算各节点下的信息熵变化值ΔEi；在B配置PMU的情况下，对网络进行确定性状态估计计算，并判断估计结果是否满足相应的估计精度要求，若满足，B即为基于信息熵评估的PMU优化配置结果，输出优化配置结果。此种方法能够降低网络优化配置的成本。
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