【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)無功優(yōu)化中關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置過程繁瑣且設(shè)置結(jié)果不合理的問題,首先,給出一種基于斜率分段歸并的曲線劃分策略,用于對(duì)預(yù)測(cè)區(qū)間進(jìn)行智能劃分;其次,采用一種標(biāo)準(zhǔn)化歐式距離—?jiǎng)討B(tài)時(shí)間彎曲(ED-DTW)混合策略,用于不同數(shù)據(jù)集間相似度的計(jì)算;最后,提出一種基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘的無功優(yōu)化參數(shù)智能辨識(shí)框架,用于對(duì)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。仿真采用實(shí)際電網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)挖掘過程進(jìn)行分析,挖掘結(jié)果顯示,提出的辨識(shí)框架能自動(dòng)給出參數(shù)的時(shí)段劃分和設(shè)置結(jié)果,將挖掘得到的參數(shù)結(jié)果用于實(shí)際控制中,表明該方法獲得的劃分結(jié)果符合負(fù)荷峰谷特征,且相比傳統(tǒng)方法,在減小電壓偏差和提高電壓合格率上效果更好。
[Abstract]:In order to solve the problem that the process of setting key parameters in traditional reactive power optimization is tedious and the result is unreasonable, a curve partition strategy based on slope piecewise merging is proposed, which can be used to divide prediction interval intelligently. Secondly, a standardized Euclidean distance-dynamic time bending (ED-DTW) hybrid strategy is used to calculate the similarity between different data sets. Finally, an intelligent identification framework of reactive power optimization parameters based on data association mining is proposed, which is used to mine historical data in database. The simulation analyzes the whole mining process by using the actual power network data. The mining results show that the proposed identification framework can automatically give the time division and setting results of the parameters, and the mining results are used in the actual control. The results show that the proposed method accords with the load peak and valley characteristics and is more effective than the traditional method in reducing voltage deviation and increasing the qualified rate of voltage.
【作者單位】： 南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院;國網(wǎng)黑龍江省電力有限公司發(fā)展策劃部;中國電力科學(xué)研究院(南京);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51407165)~~
【分類號(hào)】：TM714.3

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本文編號(hào)：2354868