基于BCWSM-AHP模型的复杂配电网薄弱节点识别精度提升研究

王凌云; 李洋; 鲍刚; 王艳阳; 赵铜鑫

doi:10.20204/j.sp.2025.08006

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基于BCWSM-AHP模型的复杂配电网薄弱节点识别精度提升研究

新型电力系统优化运行 | 更新时间：2025-10-24

- 基于BCWSM-AHP模型的复杂配电网薄弱节点识别精度提升研究
- Accuracy Enhancement of Weak Node Identification in Complex Distribution Networks Using BCWSM-AHP Model
- 智慧电力 2025年53卷第8期页码：46-53
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院,湖北,宜昌,443002
  2. 智慧能源技术湖北省工程研究中心,湖北,宜昌,443000
  3. 中国铁建电气化局集团有限公司,北京,100043
  4. 国网宜昌供电公司,湖北,宜昌,443000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.08006
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王凌云,李洋,鲍刚,王艳阳,赵铜鑫.基于BCWSM-AHP模型的复杂配电网薄弱节点识别精度提升研究[J].智慧电力,2025,53(8):46-53.

WANG Lingyun, LI Yang, BAO Gang, et al. Accuracy Enhancement of Weak Node Identification in Complex Distribution Networks Using BCWSM-AHP Model[J]. 2025, 53(8): 46-53.
王凌云,李洋,鲍刚,王艳阳,赵铜鑫.基于BCWSM-AHP模型的复杂配电网薄弱节点识别精度提升研究[J].智慧电力,2025,53(8):46-53. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08006.

WANG Lingyun, LI Yang, BAO Gang, et al. Accuracy Enhancement of Weak Node Identification in Complex Distribution Networks Using BCWSM-AHP Model[J]. 2025, 53(8): 46-53. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08006.

摘要

为提升复杂配电网中受环网结构与分布式电源影响的薄弱节点识别精度，首次融合二项系数加权法与层次分析法，提出基于二项系数加权层次分析（BCWSM-AHP）模型的识别精度提升方法。该模型基于复杂网络理论，构建了包括改进节点度指标、改进节点PageRank指标、改进节点电气介数指标、潮流增量冲击指标及节点电压稳定指标等5大新型指标的评估体系，可全面评估复杂配电网的薄弱节点。通过二项式系数加权法优化准则层权重分配，将专家判断的主观一致性指数从0.047降至0.015，显著降低了传统层次分析法（AHP）中的主观性。算例分析表明，BCWSM-AHP模型能更精准定位有源配电网的关键薄弱节点。

Abstract

To improve the identification accuracy of weak nodes in complex distribution networks affected by looped structures and distributed generation， this study pioneers the integration of the binomial coefficient weighting set method （BCWSM） and analytic hierarchy process （AHP）， proposing a BCWSM-AHP model for enhanced weak node detection. Based on complex network theory， the model establishes an evaluation system comprising five novel indices of improved node degree，enhanced node PageRank，refined node electrical betweenness，power flow incremental impact，node voltage stability.This system enables the comprehensive assessment of weak nodes in complex distribution networks. By optimizing criterion-layer weight allocation via the binomial coefficient weighting method， the subjective consistency index of expert judgments is reduced from 0.047 to 0.015， significantly mitigating subjectivity inherent in traditional AHP. Case studies demonstrate that the BCWSM-AHP model achieves the more precise localization of critical weak nodes in active distribution networks.

关键词

Keywords

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