【摘 要】
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风电随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(TTC)有效性降低。提出一种TTC的自适应向量机估计方法,通过风电与负荷场景聚类形成代表性场景,采用重复潮流-二
【机 构】
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四川大学电气信息学院,东北电力大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51437003)
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风电随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(TTC)有效性降低。提出一种TTC的自适应向量机估计方法,通过风电与负荷场景聚类形成代表性场景,采用重复潮流-二分法计算各场景下含暂稳约束的断面TTC值,经过最大信息系数与基于非参互信息的无监督特征筛选后,利用基于网格搜索-遗传算法寻优的自适应支持向量机对TTC进行回归估计。算例验证表明,该方法具备较强的数据拟合能力和非线性泛化能力,在线计算结果精确,能够实现TTC快速在线估计。
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