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基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划
被引量：
7
1
作者
李磊
王俊熙
+3 位作者
贺易
詹鹏
刘方方
汤弋
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1263-1270,共8页
针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初...
针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。
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关键词
光伏分布式电源
自回归滑动平均
分时预测系数
基于K-means的粒子群优化算法
网损
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职称材料
题名
基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划
被引量：
7
1
作者
李磊
王俊熙
贺易
詹鹏
刘方方
汤弋
机构
国网湖北省电力公司信息通信公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1263-1270,共8页
文摘
针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。
关键词
光伏分布式电源
自回归滑动平均
分时预测系数
基于K-means的粒子群优化算法
网损
Keywords
photovoltaic distributed generation
auto regressive moving average
various time-interval predicting parameters
particle swarm optimization based on K-means
network loss
分类号
TM714.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划
李磊
王俊熙
贺易
詹鹏
刘方方
汤弋
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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