基于核极限学习机的风光容量配置研究

基于核极限学习机的风光容量配置研究

论文摘要

风光发电的大量接入,电动汽车充电需求的持续增长,将引起配电网规划与运行特征的根本性改变,因而,研究风光发电以及电动汽车充电站容量配置问题对配电网的稳定与经济运行具有重要意义。文章通过利用网络节点电压、风光电源出力等数据对核极限学习机进行训练学习,构建了基于核极限学习机的容量选择模型,并利用均方根误差对模型精度进行评估。采用IEEE33节点系统作为算例进行仿真,给出满足总投资成本和网络损耗最小的容量配置结果,引入电压稳定性评价指标对结果进行评估,并与支持向量机、遗传算法和粒子群算法获得的结果进行对比分析,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 风光发电与电动汽车充电站数学模型
  •   1.1 风光发电数学模型
  •   1.2 电动汽车充电站数学模型
  • 2 目标函数及评价指标
  •   2.1 目标函数
  •   2.2 约束条件
  •     2.2.1 等式约束
  •     2.2.2 不等式约束
  •   2.3 电压稳定性评价指标
  • 3 基于核极限学习机的风光容量配置算法
  •   3.1 核极限学习机
  •   3.2 基于核极限学习机的风光容量配置算法步骤
  • 4 仿真实验
  •   4.1 求解算法参数设置
  •   4.2 仿真结果及数据分析
  •     4.2.1 KELM与SVM预测结果对比分析
  •     4.2.2 电压分布对比分析
  •     4.2.3 电压稳定性评价指标对比分析
  •     4.2.4 DG容量配置结果对比分析
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐永海,涂菁菁,尹忠东

    关键词: 分布式电源,核极限学习机,均方根误差,容量,总投资成本,有功损耗

    来源: 电测与仪表 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 华北电力大学电气与电子工程学院

    基金: 2016年国家重点研发计划项目(2016YFB0101900)

    分类号: TM61

    DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.09.013

    页码: 73-80

    总页数: 8

    文件大小: 1817K

    下载量: 169

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