基于AHP的多因素中压配网线路风险量化评估方法研究
2021 China International Conference on Electricity Distribution (CICED)（2021）
Abstract
为提高配网风险管控手段及确保设备安全可靠运行,针对配网重跳闸的影响因素及停电事件的危害程度,首先采用机器学习算法对配网跳闸概率进行预测,其次结合层次分析法,确定配网风险的各影响因素的权重,计算得到在不同影响因素共同作用下配网的重跳闸概率,然后计算在不同线路的停电危害程度值,采用风险量化的定义对配网重跳闸的风险进行量化.最后,采用某地区高频重跳闸线路对线路运行风险量化方法的可行性进行验证.实例验证结果表明,采用此方法可有效评估配网线路风险,能够为配网风险管控提供决策支持.
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Key words
Support vector machines,Machine learning algorithms,Distribution networks,Medium voltage,Probability,Hazards,Power system reliability
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