本文關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)理論線損智能計(jì)算方法及應(yīng)用研究

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【摘要】：配電網(wǎng)線損是電網(wǎng)企業(yè)的一項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo),準(zhǔn)確快速的進(jìn)行配電網(wǎng)理論線損計(jì)算,可以發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)電能損失的分布情況,然后進(jìn)行分析以發(fā)現(xiàn)管理和技術(shù)上存在的問(wèn)題,可以為供電企業(yè)快速評(píng)估配電網(wǎng)線損提供科學(xué)輔助工具。本文提出一種基于系統(tǒng)聚類和果蠅優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的配電網(wǎng)理論線損計(jì)算方法,系統(tǒng)聚類算法將樣本數(shù)據(jù)分成一些內(nèi)部相似的群組,可以使特征參數(shù)同線損值之間的非線性關(guān)系簡(jiǎn)單化,方便支持向量回歸機(jī)進(jìn)行模擬建模,提高模型的計(jì)算精度值,并且用果蠅優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)尋找最優(yōu)的訓(xùn)練參數(shù),以獲得最優(yōu)的計(jì)算模型。對(duì)兩個(gè)不同規(guī)模的實(shí)際配電網(wǎng)進(jìn)行測(cè)算仿真,并且采用了未經(jīng)優(yōu)化的SVR模型以及遺傳算法優(yōu)化SVR模型進(jìn)行對(duì)比研究。從計(jì)算仿真結(jié)果可以看出,果蠅優(yōu)化SVR算法模型原理簡(jiǎn)單,對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)效果最好,計(jì)算精度高,絕對(duì)相對(duì)誤差百分比最小,具有很強(qiáng)的推廣泛化能力。為了可以更加快速的進(jìn)行大片區(qū)配電網(wǎng)線損計(jì)算,本文提出了基于變電站數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)理論線損計(jì)算方法,輸入輸出數(shù)據(jù)均為變電站總的數(shù)據(jù),為了降低數(shù)據(jù)的離散度,提出了兩種數(shù)據(jù)變換方法,并通過(guò)廣州某配網(wǎng)的25個(gè)變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行建模仿真計(jì)算,從聚類樹(shù)形圖和測(cè)試集的預(yù)測(cè)絕對(duì)值相對(duì)誤差兩方面進(jìn)行對(duì)比分析,最終認(rèn)為第一種變換方法效果較好。
【關(guān)鍵詞】：配電網(wǎng) 系統(tǒng)聚類 果蠅優(yōu)化 支持向量回歸機(jī) 理論線損
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM744
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景10-11
• 1.2 課題研究的作用和目的11-12
• 1.2.1 線損理論計(jì)算的作用11-12
• 1.2.2 線損計(jì)算的目的12
• 1.2.3 線損計(jì)算的要求12
• 1.3 配電網(wǎng)線損計(jì)算的相關(guān)研究情況12-14
• 1.4 本文的主要工作14-16
• 第二章 配電網(wǎng)線損計(jì)算基礎(chǔ)理論16-22
• 2.1 配電網(wǎng)線損計(jì)算的特點(diǎn)16
• 2.2 線損的定義與構(gòu)成16-17
• 2.3 配電網(wǎng)理論線損計(jì)算方法簡(jiǎn)介17-21
• 2.3.1 均方根電流法17
• 2.3.2 平均電流法17-18
• 2.3.3 最大電流法18
• 2.3.4 等值電阻法18
• 2.3.5 前推回代潮流算法18-20
• 2.3.6 統(tǒng)計(jì)模型法(回歸分析法)20-21
• 2.3.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于系統(tǒng)聚類和果蠅優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的配電網(wǎng)理論線損計(jì)算22-49
• 3.1 概述22
• 3.2 支持向量回歸機(jī)22-29
• 3.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論23
• 3.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)23-24
• 3.2.3 VC維24
• 3.2.4 推廣性的界24-25
• 3.2.5 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則25-26
• 3.2.6 核函數(shù)26-27
• 3.2.7 支持向量回歸機(jī)模型27-29
• 3.3 系統(tǒng)聚類算法29-34
• 3.3.1 距離和相似系數(shù)30-31
• 3.3.2 系統(tǒng)聚類法的基本思想31
• 3.3.3 常用的類間距離31-34
• 3.3.4 系統(tǒng)聚類步驟34
• 3.4 果蠅優(yōu)化算法34-38
• 3.4.1 群智能算法34-35
• 3.4.2 果蠅優(yōu)化算法的基本原理35-36
• 3.4.3 果蠅優(yōu)化算法的參數(shù)36
• 3.4.4 果蠅優(yōu)化算法的步驟和流程36-38
• 3.4.5 果蠅優(yōu)化算法的特點(diǎn)38
• 3.5 基于系統(tǒng)聚類和果蠅優(yōu)化SVR的配電網(wǎng)理論線損計(jì)算模型38-48
• 3.5.1 確定配電網(wǎng)理論線損計(jì)算的影響因素38-39
• 3.5.2 樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理39
• 3.5.3 系統(tǒng)聚類法樣本分群處理39
• 3.5.4 果蠅優(yōu)化支持向量回歸機(jī)參數(shù)設(shè)計(jì)39-41
• 3.5.5 模型的整體實(shí)現(xiàn)流程41-42
• 3.5.6 算例分析42-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于變電站數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)理論線損快速計(jì)算49-57
• 4.1 概述49
• 4.2 輸入輸出值按變壓器容量、線路長(zhǎng)度進(jìn)行變換處理49-53
• 4.2.1 建立模型49-50
• 4.2.2 算法計(jì)算步驟和流程圖50
• 4.2.3 算例分析50-53
• 4.3 輸入輸出數(shù)據(jù)按各變電站引出線總數(shù)變換53-56
• 4.3.1 建立模型53-54
• 4.3.2 算例分析54-56
• 4.4 兩種改進(jìn)對(duì)比分析56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄62-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果71-72
• 致謝72-73
• 附件73

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