本文關(guān)鍵詞：基于相關(guān)向量機(jī)的發(fā)電機(jī)進(jìn)相能力建模

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【摘要】：發(fā)電機(jī)是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng),傳統(tǒng)的分析方法難以建立精確的發(fā)電機(jī)進(jìn)相能力分析模型。提出一種基于相關(guān)向量機(jī)(RVM)的發(fā)電機(jī)進(jìn)相能力模型,以發(fā)電機(jī)有功功率和無功功率為輸入、發(fā)電機(jī)的功角和電網(wǎng)電壓為輸出。以典型工況下發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行試驗(yàn)結(jié)果作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,建立某600 MW發(fā)電機(jī)進(jìn)相能力RVM模型,并討論了核函數(shù)的選擇對(duì)RVM模型收斂精度的影響。結(jié)果表明所建立的發(fā)電機(jī)進(jìn)相RVM模型較之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)模型,精度更高、泛化能力更強(qiáng),能有效地克服傳統(tǒng)方法的局限性,適用于發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行實(shí)時(shí)控制。
【作者單位】： 江蘇方天電力技術(shù)有限公司;河海大學(xué)可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 發(fā)電機(jī) 進(jìn)相 相關(guān)向量機(jī) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 建模
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277052,51107032,61104045)~~
【分類號(hào)】：TM31
【正文快照】： 0引言發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行是一種常用的電網(wǎng)調(diào)壓方式,其調(diào)壓效果好,操作方便。發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行采用的是欠勵(lì)運(yùn)行方式,即發(fā)出有功功率同時(shí)吸收無功功率。實(shí)踐中通過發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行試驗(yàn)來評(píng)估發(fā)電機(jī)的進(jìn)相能力,根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果調(diào)節(jié)電壓[1-3]。從20世紀(jì)50年代至今,發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行能力研究

【參考文獻(xiàn)】

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6 朱承治;郭創(chuàng)新;秦杰;劉兆燕;朱傳柏;曹一家;;基于DEPSO-RBFNN的變壓器表面溫度預(yù)測(cè)模型[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2008年06期

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：663959