【摘 要】
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随着我国电力系统的快速发展,当前按照行政区域或运维人员的经验对配电网进行分区的方法会导致配电网分区不合理,造成各分区间的负荷不平衡,从而造成资源的浪费,因此传统的配电网分区方法已经无法满足系统发展的需求。合理的配电网分区能在故障发生时,及时的切断分区之间的联系,阻止连锁故障的发生,避免造成更大的损失。对此,本文提出了一种基于局部模块度和差异哈希的社区挖掘算法,将配电网的网络结构和节点本身的数据特征
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随着我国电力系统的快速发展,当前按照行政区域或运维人员的经验对配电网进行分区的方法会导致配电网分区不合理,造成各分区间的负荷不平衡,从而造成资源的浪费,因此传统的配电网分区方法已经无法满足系统发展的需求。合理的配电网分区能在故障发生时,及时的切断分区之间的联系,阻止连锁故障的发生,避免造成更大的损失。对此,本文提出了一种基于局部模块度和差异哈希的社区挖掘算法,将配电网的网络结构和节点本身的数据特征联合起来进行社区挖掘,得到了较为合理的分区结果,并基于分区结果对配电网的节点接入储能装置和对网络结构进行了更改,实现了主动配电网的规划。本文的研究内容主要可以概括为以下几个方面:（1）用随机森林回归对缺失电力数据进行预测,并且比较了随机森林回归填补缺失用电数据与用平均值、中位数和众数填补的效果差异;（2）经过填充的数据在每一个节点和每一时刻有功、无功负荷数据可以转换为一个像素的RGB三通道信息,这样就将某一个节点在一个时间段内的数据转换成彩色图片,基于随机采样的原则生成数据集,将节点的数据分配到IEEE33节点配电网络,利用python中的Network X库对配电网进行构建;用基于局部模块度和差异哈希的社区挖掘算法对配电网进行分区,并且利用模块度Q对算法的合理性进行了验证;结果表明本文所提出的社区挖掘算法在配电网分区的应用上有较好的效果;（3）针对分区结果,提取关键节点,用配置储能系统以及对网架进行重构的方法进行主动配电网的规划,最后对新配电网重新进行潮流计算和社区挖掘,发现单日电压波动变小,社区数量明显降低,社区挖掘效果良好。
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