【摘 要】
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为解决综合负荷模型的随机时变性和地域分散性,提出了一种基于日负荷曲线的变电站用电行业负荷构成比例在线修正方法。将每年分为夏大、夏小、冬大、冬小和一般5个负荷水平期
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院; 湖南省电力调度通信局;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50977023)~~
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为解决综合负荷模型的随机时变性和地域分散性,提出了一种基于日负荷曲线的变电站用电行业负荷构成比例在线修正方法。将每年分为夏大、夏小、冬大、冬小和一般5个负荷水平期,每个时期选取典型日负荷曲线并定义负荷率、最小负荷率、峰谷差率、最大负荷出现时间等4个特征参数,应用模糊C均值聚类算法对变电站分类,并获得各聚类中心特征向量,运用模式识别原理,建立聚类中心变电站特征向量和由负控点典型日负荷曲线聚类得到的行业特征矩阵之间的典型隶属关系,并构建其和统计综合法获得的变电站行业负荷构成比例之间的典型映射关系。由变电站实测日负荷曲线获得当日的隶属关系,并与典型映射结合实现对变电站当日用电行业负荷构成比例的在线实时修正。
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