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风电外送断面极限输电能力的非参数回归估计
被引:4
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刘挺坚
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四川大学电气信息学院 四川大学电气信息学院

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刘若凡
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[1] 四川大学电气信息学院
[2] 国网四川省电力公司成都供电公司
[3] 西南财经大学统计学院统计研究中心
来源:
关键词:
风电;
极限输电能力;
运行规则;
非参独立筛选;
Group Lasso算法;
D O I:
10.13335/j.1000-3673.pst.2016.3276
中图分类号:
TM614 [风能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的断面TTC值,提取各场景与所属中心场景间的属性偏差及TTC偏差作为特征数据样本,经过相关性检验与非参独立筛选后,利用基于三次B样条函数展开的Group Lasso算法对TTC偏差进行非参数回归估计。算例验证表明,该方法具备较强的非线性泛化能力,能以较高精度提取输电断面TTC运行规则的显性表达式,与传统方法相比具有更丰富的信息输出与更良好的解释性,可用于含风电外送断面电力系统TTC的在线快速估计。
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周明
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李庚银
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

李晖
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

黄建阳
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郭飞
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国网北京经济技术研究院 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
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孙宏斌
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清华大学电机工程与应用电子技术系
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学 清华大学电机工程与应用电子技术系

郭庆来
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清华大学电机工程与应用电子技术系
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学 清华大学电机工程与应用电子技术系

温柏坚
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广东电网有限责任公司电力调度控制中心 清华大学电机工程与应用电子技术系

郭文鑫
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广东电网有限责任公司电力调度控制中心 清华大学电机工程与应用电子技术系
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卓峻峰
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南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

金学洙
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国家电网公司东北分部 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

邓波
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南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

尚学伟
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南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

赵林
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南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

汤伟
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国家电网公司东北分部 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司

刘诚哲
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国家电网公司东北分部 南瑞集团北京科东电力控制系统有限责任公司
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薛禹胜
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国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司

雷兴
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上海市电力公司检修公司 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司

薛峰
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郁琛
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国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司

董朝阳
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悉尼大学电气与信息工程学院 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司

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鞠平
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河海大学能源与电气学院 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司
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刘若凡
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四川大学电气信息学院 四川大学电气信息学院

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杨嘉湜
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国网四川省电力公司 四川大学电气信息学院

苟竞
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四川大学电气信息学院 四川大学电气信息学院

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蒋长江
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四川大学电气信息学院 四川大学电气信息学院

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BAZARGAN Masoud
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四川大学电气信息学院 四川大学电气信息学院

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王玮
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甘肃省电力公司 四川大学电气信息学院

耿建
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中国电力科学研究院(南京) 四川大学电气信息学院

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唐晓骏
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宋云亭
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蒋维勇
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机构: 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)

孙宏斌
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机构: 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)

张伯明
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机构: 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)

吴文传
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机构: 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)

王康
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Meyabadi, Abbas Fattahi
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Feng, Yang
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机构:
Columbia Univ, Dept Stat, New York, NY 10027 USA Princeton Univ, Dept Operat Res & Financial Engn, Princeton, NJ 08544 USA

Song, Rui
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机构:
Colorado State Univ, Dept Stat, Ft Collins, CO 80523 USA Princeton Univ, Dept Operat Res & Financial Engn, Princeton, NJ 08544 USA