發(fā)布時(shí)間：2017-11-26 17:19

  本文關(guān)鍵詞：基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)的空調(diào)負(fù)荷聚合方法

  更多相關(guān)文章： 空調(diào)聚合 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 層次分析法 權(quán)重訓(xùn)練

【摘要】：空調(diào)類(lèi)負(fù)荷的準(zhǔn)確建模對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)分析影響較大。為研究日益增多的空調(diào)集群特性,提出了基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM(self-organizing feature map)聚類(lèi)的空調(diào)負(fù)荷聚合建模方法。首先,通過(guò)靈敏度分析,提取對(duì)暫態(tài)分析最重要的幾個(gè)空調(diào)模型參數(shù),利用層次分析法AHP(analytic hierarchy process)確定其權(quán)重;再通過(guò)帶權(quán)重訓(xùn)練的SOM對(duì)空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行聚類(lèi);最后,簡(jiǎn)化基于穩(wěn)態(tài)模型等效變換的方法,對(duì)每一類(lèi)空調(diào)進(jìn)行聚合。算例表明,相比不聚類(lèi)直接聚合,采用先聚類(lèi)后聚合的方法對(duì)配電網(wǎng)中的空調(diào)負(fù)荷聚合,既可顯著提高模型仿真的精度,又為研究其他負(fù)荷的聚合提供了一種新思路。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家高科技研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012AA050217) 國(guó)家電網(wǎng)公司重大項(xiàng)目(KJ[2011489])
【分類(lèi)號(hào)】：TM714;TP183
【正文快照】： 經(jīng)濟(jì)發(fā)展和氣候變暖使得空調(diào)類(lèi)(空調(diào)、冰箱)負(fù)荷在中心城市電網(wǎng)中的比重迅速增長(zhǎng)[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),夏季高峰時(shí)中國(guó)大中城市的空調(diào)負(fù)荷比重超過(guò)了30%~50%[2]�？照{(diào)負(fù)荷具有特殊的無(wú)功-電壓特性,且啟、停時(shí)均會(huì)產(chǎn)生較大的功率沖擊,給城市電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定帶來(lái)不利影響,如1987年發(fā)生在日

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1230552