【摘要】：基于隨機(jī)潮流計(jì)算對(duì)含牽引負(fù)荷的電網(wǎng)潮流不確定性進(jìn)行描述,提出使用群體感應(yīng)機(jī)制的粒子群算法對(duì)牽引負(fù)荷概率模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí).采用基于Nataf變換的拉丁超立方采樣技術(shù)控制隨機(jī)潮流輸入變量的相關(guān)性.結(jié)合算例仿真,分析在不同負(fù)荷空間相關(guān)性的情況下,牽引負(fù)荷的接入對(duì)電網(wǎng)電壓和支路潮流概率分布的影響.結(jié)果表明,使用群體感應(yīng)機(jī)制的粒子群算法參數(shù)辨識(shí)精度更高,且避免了基本粒子群算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn);考慮牽引負(fù)荷隨機(jī)性的支路功率和電壓概率分布因不同的負(fù)荷空間相關(guān)性變化明顯.為新建高鐵線路接入電網(wǎng)提供了參考.
[Abstract]:Based on stochastic power flow calculation, the uncertainty of power flow with traction load is described, and a particle swarm optimization algorithm based on quorum induction mechanism is proposed to identify the parameters of the probabilistic model of traction load. Latin hypercube sampling technique based on Nataf transform is used to control the correlation of random power flow input variables. Combined with numerical simulation, the influence of traction load access on the probability distribution of grid voltage and branch power flow is analyzed under the condition of different spatial correlation of load. The results show that the particle swarm optimization algorithm using quorum sensing mechanism has higher precision of parameter identification and avoids the disadvantage that the basic particle swarm optimization algorithm is easy to fall into the local optimal solution. The probability distribution of branch power and voltage considering the randomness of traction load has obvious variation due to the different spatial correlation of load. It provides a reference for the newly built high-speed railway line to connect to the power grid.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【基金】：甘肅省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(1204GKCA038)
【分類(lèi)號(hào)】：TM744

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本文編號(hào)：2459470