發(fā)布時間：2018-04-14 22:08

  本文選題：主動配電網(wǎng) + 時序　； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年04期

【摘要】：研究了基于面板數(shù)據(jù)的含分布式電源(distributed generator,DG)的主動配電網(wǎng)規(guī)劃場景的降維技術(shù)。首先,對主動配電網(wǎng)的中長期規(guī)劃進行時序模擬,將負荷按不同的類型建立其增長的時序數(shù)學(xué)模型,在考慮光伏、風(fēng)電等DG容量自然增長的前提下采用自回歸-滑動平均(auto regression-moving average model,ARMA)模型建立時序模型;然后,引入統(tǒng)計學(xué)中的變點理論分別建立DG和負荷的時序分區(qū)子場景,最后通過綜合變點理論對上述時序場景進行融合,分段抽取出典型時序場景。仿真表明,有序聚類可以有效體現(xiàn)不同時間尺度上負荷以及DG的增長運行情況;通過搜尋變點,能將模擬出的近百萬個中長期時序場景有序地聚類成14個連續(xù)時間場景,大大削減了場景個數(shù),提高了效率。
[Abstract]:The dimensionality reduction technology of active distribution network planning scenario based on panel data including distributed distributed generator (DG) is studied.First of all, the timing simulation of the medium and long term planning of the active distribution network is carried out, and the time series mathematical model of its growth is established according to different types of load, and photovoltaic is considered.The autoregressive moving average auto regression-moving average model is used to establish the time series model under the premise of the natural increase of DG capacity of wind power, and then the change point theory in statistics is introduced to establish the subscenes of DG and load time series partition, respectively.Finally, the temporal scene is fused by the theory of change point, and the typical temporal scene is extracted.The simulation results show that the ordered clustering can effectively reflect the load on different time scales and the growth of DG, and by searching for change points, it can cluster nearly 1 million medium and long term time series scenes into 14 continuous time scenes in an orderly manner.It greatly reduces the number of scenes and improves efficiency.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：國家科技部863計劃項目(2014AA051901) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51437003)~~
【分類號】：TM715

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本文編號：1751202