基于宽度学习的风光容量配置研究

论文摘要

针对风光发电的大量接入,将引起配电网规划与运行特征的根本性改变问题,提出一种基于宽度学习的风光容量配置方法。利用网络节点电压、风光电源出力等数据对宽度学习容量配置模型进行训练,模型精度和结果的合理性采用均方根误差和电压稳定性评价指标进行评估。以IEEE 33节点系统作为算例进行仿真,给出了满足总投资成本和网络有功损耗最小的容量配置结果,并与支持向量机、核极限学习机进行对比分析,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。

论文目录

• 0 引言
• 1 数学模型及目标函数
•   1.1 风光发电数学模型
•   1.2 目标函数
• 2 基于宽度学习的风光容量配置模型
•   2.1 宽度学习模型
•   2.2 求解步骤
• 3 仿真实验
•   3.1 参数设置及评估指标
•     3.1.1 基本参数设置
•     3.1.2 评价指标
•   3.2 算例分析
•     3.2.1 BLS预测结果精度验证
•     3.2.2 电压稳定性评估
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 尹忠东,涂菁菁,徐永海

关键词: 风光发电,宽度学习,均方根误差,容量配置

来源: 电测与仪表 2019年13期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 华北电力大学电气与电子工程学院

基金: 2016年国家重点研发计划项目(2016YFB0101900)

分类号: TM61

DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.013.008

页码: 45-50

总页数: 6

文件大小: 1615K

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