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配電網(wǎng)理論線損智能計算方法及應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2017-10-24 05:43

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


  更多相關(guān)文章: 配電網(wǎng) 系統(tǒng)聚類 果蠅優(yōu)化 支持向量回歸機 理論線損


【摘要】:配電網(wǎng)線損是電網(wǎng)企業(yè)的一項重要經(jīng)濟指標(biāo),準(zhǔn)確快速的進行配電網(wǎng)理論線損計算,可以發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)電能損失的分布情況,然后進行分析以發(fā)現(xiàn)管理和技術(shù)上存在的問題,可以為供電企業(yè)快速評估配電網(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)化支持向量回歸機的配電網(wǎng)理論線損計算方法,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)系簡單化,方便支持向量回歸機進行模擬建模,提高模型的計算精度值,并且用果蠅優(yōu)化算法動態(tài)尋找最優(yōu)的訓(xùn)練參數(shù),以獲得最優(yōu)的計算模型。對兩個不同規(guī)模的實際配電網(wǎng)進行測算仿真,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模型進行對比研究。從計算仿真結(jié)果可以看出,果蠅優(yōu)化SVR算法模型原理簡單,對測試集的預(yù)測效果最好,計算精度高,絕對相對誤差百分比最小,具有很強的推廣泛化能力。為了可以更加快速的進行大片區(qū)配電網(wǎng)線損計算,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,并通過廣州某配網(wǎng)的25個變電站數(shù)據(jù)進行建模仿真計算,從聚類樹形圖和測試集的預(yù)測絕對值相對誤差兩方面進行對比分析,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 理論線損
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】: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 線損理論計算的作用11-12
  • 1.2.2 線損計算的目的12
  • 1.2.3 線損計算的要求12
  • 1.3 配電網(wǎng)線損計算的相關(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)線損計算基礎(chǔ)理論16-22
  • 2.1 配電網(wǎng)線損計算的特點16
  • 2.2 線損的定義與構(gòu)成16-17
  • 2.3 配電網(wǎng)理論線損計算方法簡介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)化支持向量回歸機的配電網(wǎng)理論線損計算22-49
  • 3.1 概述22
  • 3.2 支持向量回歸機22-29
  • 3.2.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論23
  • 3.2.2 機器學(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)理論線損計算模型38-48
  • 3.5.1 確定配電網(wǎng)理論線損計算的影響因素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)化支持向量回歸機參數(shù)設(shè)計39-41
  • 3.5.5 模型的整體實現(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)理論線損快速計算49-57
  • 4.1 概述49
  • 4.2 輸入輸出值按變壓器容量、線路長度進行變換處理49-53
  • 4.2.1 建立模型49-50
  • 4.2.2 算法計算步驟和流程圖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 兩種改進對比分析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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6 谷萬明;配電網(wǎng)理論線損計算方法研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

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本文編號:1087336

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