本文選題：K-means聚類 + 混合藤Copula模型��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年03期

【摘要】：為解決多維風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電相關(guān)性建模問題,提出結(jié)合K-means聚類和藤結(jié)構(gòu)原理建立混合藤Copula模型�？紤]光伏出力晝夜周期性,利用混合藤Copula模型重點(diǎn)分析風(fēng)光聯(lián)合出力在日間的相關(guān)性,并在該模型的基礎(chǔ)上結(jié)合回溯搜索算法對電力系統(tǒng)進(jìn)行無功優(yōu)化。以美國某地區(qū)相鄰2個(gè)風(fēng)電場、1個(gè)光伏電場的實(shí)測數(shù)據(jù)為例,在IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中對所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。算例結(jié)果表明,所提方法能夠更準(zhǔn)確地描述多維風(fēng)光出力的相關(guān)性,并且利用該方法建立的無功優(yōu)化模型能有效降低網(wǎng)損,減少節(jié)點(diǎn)電壓偏差和發(fā)電機(jī)無功偏差。
[Abstract]:In order to solve the problem of multidimensional correlation modeling combined generation scenery, proposed the establishment of mixed Copula model K-means clustering and principle of rattan rattan structure. Considering the PV output circadian periodicity, using mixed Copula model to analyze the scenery with rattan output in daytime correlation, combined with the backtracking search algorithm for power system reactive power optimization based on the model in the United States. An area of 2 adjacent wind farm, the measured data in 1 photovoltaic field as an example to verify the proposed method in the IEEE 30 node system. Numerical results show that the proposed method can more accurately describe the correlation of multiple scenery output, and use this method to establish the model of reactive power optimization can reduce network loss effectively, reduce the node voltage deviation and generator reactive power deviation.

【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)湖南省電力公司張家界供電分公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61473238;51407146) 四川省杰出青年基金(2015JQ0016)~~
【分類號】：TM743;TM61;TM714.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 任浩U，

本文編號：1764908