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　　马丽，中国科学院电工研究所副研究员，长时规模储能重点实验室副主任，入选中国科学院“百人计划”并获择优支持，IEEE Senior Member，中国电机工程学会高级会员。2018年至2021年分别于美国威斯康辛大学密尔沃基分校和斯蒂文斯理工学院从事博士后研究工作。主要研究方向为新型配电系统规划运行优化，包括需求侧响应、本地能源市场、配电网拓扑识别等，主持国家自然科学基金面上项目1项，在国内外权威期刊和国际会议上发表学术论文50余篇，总被引2500余次，2篇一作论文入选ESI/SCOPUS高被引。

　　配电系统网络结构复杂且变化频繁，相比输电网可观性较为薄弱，及时掌握配电网网络拓扑结构，对保证新型配电系统的安全、稳定、经济运行极为重要。配电网数据信息主要来自于数据采集与监视控制系统(SCADA)，近年来微型同步相量量测装置(μ-PMU)也得到了广泛研究和关注，这将进一步提升配电网数据采集的多样性和实时性。现有针对配电网拓扑识别的研究，大多考虑采集数据样本对应同一拓扑结构；然而实际运行中配电网拓扑结构随着拓扑重构、系统维护检修、负荷重分配等操作频繁变化，很难判断拓扑结构变化的时间和方式。基于此背景，本报告将介绍一种基于数据驱动的配电网拓扑识别方法，适用于样本中对应多个拓扑结构的场景，并对该方法在大规模配电系统及柔性互联配电网中的应用扩展进行了探索。