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题名基于改进高斯混合模型的变电站负荷聚类算法
被引量：1
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作者
余浩
高镱滈
潘险险
徐衍会
李雪松
孙宇航
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机构
广东电网有限责任公司电网规划研究中心
华北电力大学电气与电子工程学院
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出处
《全球能源互联网》
CSCD
北大核心
2024年第5期591-601,共11页
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基金
广东电网有限责任公司规划专题项目(0319002022030203JF00023)。
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文摘
针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定初始聚类中心。减少了GMM聚类算法迭代步骤,提高了输出结果的稳定性。输出不同聚类数下聚类结果的Davies-Bouldin(DB)指标、CalinskiHarabasz(CH)指标和轮廓系数(silhouette coefficient,SC),应用熵权法确定不同评价指标所占权重,构建聚类评价混合指数(cluster evaluation mixed index,CEM)。将聚类评价混合指数最大值对应的聚类个数作为最佳聚类数目,再次输入到改进GMM聚类算法中,得到变电站负荷聚类结果和聚类中心。结果表明,所提方法增强了传统GMM聚类算法的计算速度和稳定性,对变电站负荷具有良好的聚类综合能力,有助于实现聚类结果最优化。
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关键词
高斯混合模型聚类
负荷分类
聚类算法
聚类评价
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Keywords
Gaussian mixture model clustering
load classification
clustering algorithm
clustering evaluation
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于图神经网络的变压器短路电流计算方法
- 2
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作者
邹德旭
洪志湖
代维菊
黎文浩
徐衍会
郑乐
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机构
南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院
南方电网科学研究院有限责任公司
华北电力大学电气与电子工程学院
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出处
《全球能源互联网》
CSCD
北大核心
2024年第3期303-311,共9页
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文摘
近年来,随着电力系统复杂程度日益提高,变压器运行安全已成为影响电力系统稳定运行的关键因素。目前流经变压器短路电流计算多基于电网拓扑结构及变压器等效阻抗等数据,此类方法的灵活性和实时性较低,未考虑系统实际运行方式,难以满足电力系统实时运行的要求。为此,基于图卷积神经网络,提出一种考虑潮流条件下的变压器短路电流计算方法,通过引入变压器各侧母线和区域拓扑,训练得到变压器短路电流计算模型。引入注意力机制,使模型对不同运行条件下的电网潮流动态更为敏感。经过某区域实际电网算例验证,该方法计算得到的短路电流相较于参考值误差较小,且计算误差分布集中,可基本满足实际运行中对于短路电流计算的要求。
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关键词
短路电流
变压器
图卷积神经网络
注意力机制
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Keywords
short-circuit current
transformer
graph convolutional neural networks
attention mechanism
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分类号
TM41
[电气工程—电器]
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题名考虑数据中心和分布式能源接入的配电网双层规划方法
被引量：11
- 3
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作者
沈玉明
斯辉
马浩天
徐衍会
胡俊杰
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机构
国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
国网安徽省电力有限公司池州供电公司
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
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出处
《全球能源互联网》
CSCD
2023年第2期116-125,共10页
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基金
国网安徽经研院科技项目(B31209210001)
国家自然科学基金面上项目(51877078)。
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文摘
在大数据时代背景下,社会对数据处理需求的增加导致电网中数据中心的负荷不断增长,若按数据中心原始负荷接入电网,会对配电网运行产生较大的负担。而数据中心的批处理负载与配备的储能设备决定了其可以作为灵活性负荷接入电网参与需求响应。通过选取包含数据中心、常规负荷与光伏机组的配电网作为研究对象,采用双层规划方法建立了考虑数据中心运行灵活性和分布式光伏接入的配电网规划模型,上层模型以最小化配电网系统的规划与运行成本为目标,对配电网线路以及其内部的光伏机组与燃气轮机容量进行规划,下层模型以最小化数据中心运营商的规划与运行成本为目标,在考虑数据中心需求响应特性的同时对数据中心的储能设备进行容量配置。最后以IEEE-33节点配电网系统为例进行验证,算例表明所提规划模型利用了配电网内数据中心自身的灵活性,同时降低了配电网系统与数据中心的规划成本与运行成本。
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关键词
配电网规划
需求响应
数据中心
新能源消纳
双层规划
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Keywords
distribution network planning
demand response
data center
new energy consumption
bilevel planning
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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