【摘 要】
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为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法.首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理.其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典型场景为代表准确得出风电出力的概率分布.然后建立了微电网总运行成本优化模型,通过用户需求响应引导用户响应风电出力,增加模型源荷双方的协调互动性,提高风电与用电负荷的匹配程度.最后,通过仿真验
【机 构】
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四川大学电气工程学院,成都 610065
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为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法.首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理.其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典型场景为代表准确得出风电出力的概率分布.然后建立了微电网总运行成本优化模型,通过用户需求响应引导用户响应风电出力,增加模型源荷双方的协调互动性,提高风电与用电负荷的匹配程度.最后,通过仿真验证表明文章算法缩小预测值和实际值之间的误差,提高微电网系统实时预测精度,增加微电网经济收益.
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为避免光伏直流升压汇集系统发生单极接地故障时影响系统的正常运行,提出一种基于皮尔逊相关系数的汇集系统直流侧单极接地故障识别方法.首先阐述汇集系统直流侧经分裂电容接地方式,接着重点分析接地故障时的故障特性,随后阐述皮尔逊相关系数的原理并利用相关系数对单极接地故障进行原理分析,最后提出利用直流电抗器在单极接地故障时故障线路与非故障线路皮尔逊相关系数的差异对单极接地故障进行识别.利用RSCAD/RTDS仿真软件对故障特性进行仿真,仿真分析表明所提方法能识别单极接地故障并且简单可靠准确率高,能对线路全长进行保护识
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