【摘 要】
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高渗透分布式电源接入后,对配电网电压和网损的优化提出了更高的要求.而传统的集中式控制缺少大量的量测设备和通信设备,导致数据采集不完整,优化模型不精确,难以满足大规模
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海市,200090
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高渗透分布式电源接入后,对配电网电压和网损的优化提出了更高的要求.而传统的集中式控制缺少大量的量测设备和通信设备,导致数据采集不完整,优化模型不精确,难以满足大规模光伏并网的运行要求.所以文章构建了一种双层优化模型来改善传统集中式控制的不足;在概率优化的电气距离矩阵的基础上,使用蚁群聚类进行有效分区和主导节点选择,以此分区将传统的配电网二级控制引入第1层模型,然后利用基于粒子群算法优化极限学习机(particle swarm optimization extreme learning machine,PSO-ELM)神经网络挖掘并拟合配电网参数数据之间的函数关系,对第1层控制模型进行反复迭代修正.最后,在IEEE-33节点上进行仿真计算,验证了该模型对于配电网电压和光伏出力调控的有效性.
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