【摘 要】
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空调类负荷的准确建模对电力系统暂态分析影响较大。为研究日益增多的空调集群特性,提出了基于自组织神经网络SOM(self-organizing feature map)聚类的空调负荷聚合建模方法
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空调类负荷的准确建模对电力系统暂态分析影响较大。为研究日益增多的空调集群特性,提出了基于自组织神经网络SOM(self-organizing feature map)聚类的空调负荷聚合建模方法。首先,通过灵敏度分析,提取对暂态分析最重要的几个空调模型参数,利用层次分析法AHP(analytic hierarchy process)确定其权重;再通过带权重训练的SOM对空调负荷进行聚类;最后,简化基于稳态模型等效变换的方法,对每一类空调进行聚合。算例表明,相比不聚类直接聚合,采用先聚类后聚合的方法对配电网中的空调负荷聚合,既可显著提高模型仿真的精度,又为研究其他负荷的聚合提供了一种新思路。
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