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

【摘要】：為解決多維風光聯(lián)合發(fā)電相關性建模問題,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模型重點分析風光聯(lián)合出力在日間的相關性,并在該模型的基礎上結(jié)合回溯搜索算法對電力系統(tǒng)進行無功優(yōu)化。以美國某地區(qū)相鄰2個風電場、1個光伏電場的實測數(shù)據(jù)為例,在IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)中對所提方法進行驗證。算例結(jié)果表明,所提方法能夠更準確地描述多維風光出力的相關性,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)點電壓偏差和發(fā)電機無功偏差。
[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】： 西南交通大學電氣工程學院;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】

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【共引文獻】

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本文編號：1764908