基于随机矩阵和支持向量机的两阶段配电网综合优化

被引:6
作者
安然 [1 ]
吴俊勇 [1 ]
邵美阳 [1 ]
石琛 [1 ]
邓春宇 [2 ]
机构
[1] 北京交通大学电气工程学院
[2] 中国电力科学研究院
关键词
大数据; 无功优化; 网络重构; 随机矩阵; 支持向量机;
D O I
10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.10.001
中图分类号
TM727 [电力网];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化];
摘要
无功优化对保障电力系统安全、经济运行具有重要的意义。提出了一种考虑重构的基于随机矩阵和支持向量机的两阶段配电网综合优化方法,先确定当前配电网的拓扑结构,再确定无功优化控制策略。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,将传统无功控制策略和开关状态作为输出,利用支持向量机学习系统特征与优化运行策略之间的非线性映射关系,建立基于两阶段支持向量机组合决策的配电网综合优化模型。基于改进的IEEE-37节点主动配电网仿真模型,对比分析了传统优化方法、场景匹配方法和所提方法的优化效果。结果表明,所提方法可进一步提高优化效果,实现了无功优化与配电网重构间的协调控制,不需要配电网的模型和参数,在线决策速度快,为基于大数据的配电网优化运行提供了一条新途径。
引用
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页码:2 / 8+72 +72
页数:8
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