黄晨宏1，付  斌2，郑  真1，殷  珉1，田书欣2
（1.国网上海市电力公司青浦供电公司， 上海 201700；2.上海电力大学电气工程学院， 上海 200090）

摘要：本文作者通过融合同步相量测量装置(Phasor Measurement Unit, PMU)数据驱动和状态脆弱性模型驱动的优势，提出一种新型的主动配电网预想故障的综合筛选排序方法。首先，利用主动配电网PMU高精度高密集的量测数据构建出预想故障数据集，并引入考虑簇间形态相似距离的软子空间聚类算法对预想故障数据集进行聚类分析，进而立足于数据驱动层面从几何结构和隶属度两个方面，实现对预想故障集初筛。然后，结合电压越限损失、支路负载裕度、负荷损失率、功率越限损失等电气指标，采用融合G1法和Vague集的组合博弈赋权方法，建立状态脆弱性综合评估指标计算模型，对预想故障初筛结果进行精确排序。最后，以改进的IEEE-33节点系统为主动配电网算例，验证本文所提预想故障集筛选排序方法的可行性和有效性。
关键词：主动配电网；同步相量测量装置；形态相似距离
中图分类号：ＴＭ４０6      文献标识码：Ｂ      文章编号：１００１－８４２５（２０25）０7－００26－11

作者简介：

黄晨宏1969-，男，江苏泰兴人，教授级高级工程师，主要研究方向为电网规划管理。