【摘要】：業(yè)擴(kuò)報(bào)裝是電網(wǎng)公司的前沿陣地,其主要任務(wù)是根據(jù)客戶需求,結(jié)合電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)與規(guī)劃情況,擬定合理的供電方案,將客戶在合適的位置接入電網(wǎng)。當(dāng)前的業(yè)擴(kuò)報(bào)裝方案存在的問(wèn)題包括:(1)業(yè)擴(kuò)報(bào)裝方案的制定與用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)聯(lián)系不夠緊密,特別是對(duì)分布式電源的不確定性考慮不足;(2)與電網(wǎng)規(guī)劃不協(xié)調(diào)。因此,需要結(jié)合各類(lèi)電力用戶負(fù)荷預(yù)測(cè),特別是要考慮分布式電源的不確定性,制定可靠、經(jīng)濟(jì)的業(yè)擴(kuò)報(bào)裝供電方案,本文的主要工作如下。1)提出·種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的各類(lèi)電力用戶中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法首先采用灰色關(guān)聯(lián)度算法分析各種影響因素與各類(lèi)電力用戶負(fù)荷的相關(guān)性,然后采用模糊C-均值聚類(lèi)算法將各類(lèi)電力用戶的負(fù)荷進(jìn)行分類(lèi),最后基于深度信念網(wǎng)絡(luò)建立各分類(lèi)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并采集實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。測(cè)試結(jié)果說(shuō)明了深度信念網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性均高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具備實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。2)對(duì)分布式電源出力不確定性對(duì)電網(wǎng)以及對(duì)供電方案的影響進(jìn)行分析。根據(jù)不同類(lèi)型分布式電源的歷史出力數(shù)據(jù)建立分布式電源出力概率分布模型,采用基于拉丁超立方采樣的概率潮流計(jì)算得到分布式電源接入后電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓與潮流分布情況,算例測(cè)試結(jié)果直觀明確地反映了分布式電源接入前后電網(wǎng)的運(yùn)行狀況。3)結(jié)合各類(lèi)電力用戶負(fù)荷預(yù)測(cè),考慮分布式電源出力的不確定性,以規(guī)劃階段內(nèi)總經(jīng)濟(jì)成本最小為目標(biāo),同時(shí)滿足保證電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行的約束條件,建立用戶與分布式電源接入電網(wǎng)的業(yè)擴(kuò)報(bào)裝供電方案不確定規(guī)劃模型。以分布式電源出力作為隨機(jī)變量,采用基于拉丁超立方采樣的概率潮流計(jì)算求解電網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)電壓與潮流的概率分布情況,并采用交叉、變異運(yùn)算概率和順序均自適應(yīng)變化的改進(jìn)遺傳算法求解該規(guī)劃模型。在IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性,并通過(guò)與傳統(tǒng)遺傳算法的對(duì)比證明了改進(jìn)遺傳算法的高效性。
【圖文】：

與另一層的所有神經(jīng)元相連接［３７］。逡逑對(duì)于一個(gè)具有《個(gè)可視層神經(jīng)元與ｗ個(gè)隱含層神經(jīng)元的ＲＢＭ，其結(jié)構(gòu)如逡逑圖２－１所示。在圖２－１中，矩陣》ｖ表示可視層神經(jīng)元與隱含層yL經(jīng)兀之間的連逡逑接權(quán)甫，向量ｖ與／；分別表示可視層與隱含層各神經(jīng)元的狀態(tài)，只向量ｖ／；逡逑中的元素ｖ，句／；／滿足ｖ，邋ｅ邋｛０，１｝與￣邋ｅ邋｛０，１｝。逡逑隱含層邐．．．（？）！邐／，逡逑Ｉ邋－邐ｙ邋Ｉ逡逑可視層！邋（Ｔ）邐…ｖ逡逑邐邐１逡逑圖２－１限制玻爾茲曼機(jī)逡逑在－組給定狀態(tài)（ｖ，／＊）與給定模型參數(shù)０下，ＲＢＭ所具備的能量由以下能逡逑量函數(shù)描述逡逑Ｅ｛ｖ，邋ｈ，０）邋＝邋－Ｘ？，Ｖ，邋－邐－邋ＺＳ邋ｖ－邋ｗｎｈ，邐（２－１２）逡逑／邋＝邋１邐７＝１邐／＝１邋，，／邋＝邋ｌ逡逑式中：模型參數(shù)為可視層神經(jīng)元／？的偏置；ｈ為隱含層yL經(jīng)元NB逡逑的偏屓；＇為可視層與隱含層對(duì)應(yīng)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重。逡逑基于以上能量分布，ＲＢＭ在給定狀態(tài)（Ｖ，／；）與給定模型參數(shù)０下的聯(lián)合概逡逑率分布為逡逑

圖２－３蝸ｊ邋ＤＢＮ的屮長(zhǎng)期負(fù)疴預(yù)測(cè)流檸陽(yáng)逡逑１７逡逑
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM73;F426.61

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本文編號(hào)：2611720