基于互信息贝叶斯网络的配电网拓扑鲁棒辨识算法

《基于互信息贝叶斯网络的配电网拓扑鲁棒辨识算法》是一篇关于电力系统分析与智能算法应用的研究论文，全文共32页。该文主要探讨了在复杂环境下如何准确识别配电网的拓扑结构，以提高电力系统的运行效率和安全性。文章提出了一种结合互信息理论与贝叶斯网络的新型算法，旨在解决传统方法在面对数据噪声、不完全信息或不确定因素时表现不佳的问题。

互信息作为一种衡量变量间依赖关系的有效工具，被引入到配电网拓扑辨识中，用于提取节点之间的相关性特征。而贝叶斯网络则提供了一个概率图模型，能够对复杂的电网结构进行建模与推理。通过将两者相结合，该算法能够在不依赖精确测量数据的情况下，实现对配电网拓扑结构的鲁棒识别。

文章首先介绍了配电网拓扑辨识的重要性以及当前研究中存在的挑战，随后详细阐述了互信息计算与贝叶斯网络构建的方法步骤。接着，通过仿真实验验证了所提算法的有效性，并与其他主流方法进行了对比分析，结果表明该算法在识别精度和抗干扰能力方面具有明显优势。

此外，论文还讨论了算法在实际应用中的可行性，包括计算复杂度、数据需求以及适应不同规模配电网的能力。研究结果对于提升智能电网的自愈能力、优化电力调度策略以及保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。该成果为未来电力系统智能化发展提供了新的思路和技术支持。