【摘要】：配電網(wǎng)作為與用戶直接相連的電力系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié),它不僅是電力部門對(duì)用戶供電的重要保證,而且能直觀的反應(yīng)用戶對(duì)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)以及電能質(zhì)量的要求。因此,對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化使其能夠經(jīng)濟(jì)安全的運(yùn)行顯得尤為重要。首先,本論文介紹局部嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)和支持向量機(jī)技術(shù)(Support Vector Machine,SVM)。然后通過算例仿真以及短期負(fù)荷的特點(diǎn)分別對(duì)這兩種算法應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測(cè)上的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了分析,基于這兩種算法各自的優(yōu)點(diǎn),建立了新的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型-LSVM模型。LSVM模型不僅能夠體現(xiàn)LLE算法降維上的優(yōu)點(diǎn),即在降維過程中可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),還能夠體現(xiàn)出SVM算法可以很好的找到目標(biāo)函數(shù)全局最優(yōu)值的特點(diǎn)。最后利用算例仿真對(duì)LSVM模型進(jìn)行驗(yàn)證,證明該模型的可行性。其次,本論文詳細(xì)介紹了配電網(wǎng)的靜態(tài)無功優(yōu)化,并且將遺傳算法應(yīng)用于配電網(wǎng)的無功優(yōu)化。針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法運(yùn)用于在靜態(tài)無功優(yōu)化時(shí)存在全局尋優(yōu)能力差的缺點(diǎn),本論文利用模擬退火算法對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),通過仿真驗(yàn)證,改進(jìn)后的遺傳算法能夠有效的提高目標(biāo)函數(shù)尋找全局最優(yōu)值的能力,并且能夠有效的提高算法的收斂速度,得到更好的優(yōu)化效果。針對(duì)負(fù)荷實(shí)時(shí)變動(dòng)和設(shè)備的動(dòng)作次數(shù)不能無限制動(dòng)作對(duì)配電網(wǎng)無功優(yōu)化的影響這一問題,本論文將負(fù)荷進(jìn)行分段,分段后的每個(gè)負(fù)荷段分別都進(jìn)行靜態(tài)無功優(yōu)化,得到每個(gè)負(fù)荷段的設(shè)備值。然后將同一設(shè)備的設(shè)備值相減得到預(yù)動(dòng)作表。根據(jù)初始預(yù)動(dòng)作表以及負(fù)荷在每個(gè)負(fù)荷段的實(shí)時(shí)變化情況,對(duì)初始預(yù)動(dòng)作表的每個(gè)時(shí)段進(jìn)行重置,從而做到對(duì)配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化。最后,將基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化模型運(yùn)用于IEEE-30節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,本論文求解配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化問題的方案是可行的。
【圖文】：

（C）圖 2-2 LLE 算法對(duì)曲線的降維 Dimension Reduction of Curves by LLE Alg意維的局部線性的低維流形，具有自對(duì)較小，容易實(shí)現(xiàn)。的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使信息損失很小。荷的因素很多，因此對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)速度和預(yù)測(cè)的精確度。LLE 算法不僅可原有的結(jié)構(gòu)不被破壞，因此在負(fù)荷預(yù)非常有必要的。- 9 -

Figure 2-5 Comparison of predictive results between SVM algorithm and neural networkalgorithm由圖 2-5 可知，SVM 算法比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時(shí)可以避免過學(xué)習(xí)的現(xiàn)象。2.3 本章小結(jié)本章首先對(duì) LLE 算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，闡明了 LLE 算法的放縮、旋轉(zhuǎn)不- 13 -
【學(xué)位授予單位】：湖北民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM714.3

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9 肖白;李科;田春箏;王t，

本文編號(hào)：2617436