论文摘要
随着分布式电源和随机负荷电动汽车等的大量接入,配电网的运行环境日益复杂,对在线无功优化及其快速性提出了更高的要求。该文将"深度学习"引入配电网无功优化,提出了基于深度置信网络的无功优化方法。通过构造高维随机矩阵,从配电网运行数据中提取统计特征作为输入,将历史控制策略进行编码作为输出,利用先无监督后有监督的方式训练深层架构,学习系统特征与无功优化策略之间的映射关系,建立基于数据驱动和深度置信网络的配电网无功优化模型。基于改造的IEEE-37节点主动配电网仿真模型,对比分析了历史数据量和分布式电源渗透率场景对传统优化方法,场景匹配方法和所提方法的无功优化效果的影响。结果表明,所提方法可明显降低网络损耗和节点电压偏移,它不依赖于系统的模型和参数,在线决策速度快,且对历史数据量要求较低,在高渗透率分布式发电等未知场景下仍能表现优良,验证了该方法的正确性、有效性和较强的鲁棒性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邵美阳,吴俊勇,石琛,安然,朱孝文,黄杏,蔡蓉
关键词: 深度置信网络,深度学习,配电网,无功优化,数据驱动
来源: 电网技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 北京交通大学电气工程学院,ABB研究院
基金: ABB研究院(ABB20171128REU-CTR)项目资助
分类号: TM73
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2888
页码: 1874-1885
总页数: 12
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