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基于特征选择和机器学习的台区线损计算方法 被引量:5
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作者 刘度度 任浪 +3 位作者 肖坤 吴邦飞 颜钟宗 温和 《电测与仪表》 北大核心 2024年第12期133-143,共11页
降低电网损耗是节能减排的重要技术措施,线损率计算是电网企业制定降损目标和实现碳排放趋势预测的重要途径。现有线损计算研究主要关注模型的构建,忽视特征分析问题。基于此,文章提出了一种基于LightGBM(light gradient boosting machi... 降低电网损耗是节能减排的重要技术措施,线损率计算是电网企业制定降损目标和实现碳排放趋势预测的重要途径。现有线损计算研究主要关注模型的构建,忽视特征分析问题。基于此,文章提出了一种基于LightGBM(light gradient boosting machine)模型的台区线损率计算方法。分析了电气特征指标选取问题,通过探索台区电气特征指标分布及与线损率的关联关系确立模型输入。根据特征工程结果,建立基于LightGBM模型的台区线损率计算模型,揭示了不同模型参数和电气特征指标输入下对模型计算结果的影响。通过某市8000余个台区的历史数据验证方法的有效性。实验结果表明,所提方法的MSE(mean-square error)和MAPE(mean absolute percentage error)可分别达到0.020和2.459%,对比现有相关研究方法具有良好的计算精度。 展开更多
关键词 线损计算 特征选择 机器学习 台区 LightGBM
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基于混合藤Copula模型的风光联合发电相关性建模及其在无功优化中的应用 被引量:22
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作者 邱宜彬 欧阳誉波 +2 位作者 徐蓓 李奇 陈维荣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期791-798,共8页
为解决多维风光联合发电相关性建模问题,提出结合K-means聚类和藤结构原理建立混合藤Copula模型。考虑光伏出力昼夜周期性,利用混合藤Copula模型重点分析风光联合出力在日间的相关性,并在该模型的基础上结合回溯搜索算法对电力系统进行... 为解决多维风光联合发电相关性建模问题,提出结合K-means聚类和藤结构原理建立混合藤Copula模型。考虑光伏出力昼夜周期性,利用混合藤Copula模型重点分析风光联合出力在日间的相关性,并在该模型的基础上结合回溯搜索算法对电力系统进行无功优化。以美国某地区相邻2个风电场、1个光伏电场的实测数据为例,在IEEE 30节点系统中对所提方法进行验证。算例结果表明,所提方法能够更准确地描述多维风光出力的相关性,并且利用该方法建立的无功优化模型能有效降低网损,减少节点电压偏差和发电机无功偏差。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 混合藤Copula模型 回溯搜索算法 无功优化
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考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化 被引量:24
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作者 邱宜彬 欧阳誉波 +1 位作者 李奇 陈维荣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期61-68,共8页
针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA... 针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。 展开更多
关键词 场景概率潮流 无功优化 K-means最佳聚类数 COPULA函数 改进型回溯搜索算法
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基于混合藤Copula模型的多维风电出力相关性建模 被引量:5
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作者 邱宜彬 孟翔 +3 位作者 欧阳誉波 俞宙杰 李奇 陈维荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2512-2519,共8页
针对现有方法无法细致全面地描述多维风电出力相关性的问题,创新性地提出结合改进K-means聚类、C藤结构和D藤结构建立混合藤Copula模型,以此描述多维风电出力相关性。以美国某地区相邻的3个风电场实测出力数据为例,在IEEE 30节点系统中... 针对现有方法无法细致全面地描述多维风电出力相关性的问题,创新性地提出结合改进K-means聚类、C藤结构和D藤结构建立混合藤Copula模型,以此描述多维风电出力相关性。以美国某地区相邻的3个风电场实测出力数据为例,在IEEE 30节点系统中对所提方法进行验证。算例结果表明,依据混合藤Copula模型所获取的模拟数据能更准确地模拟多维风电出力的相关性,得到更精确的概率潮流计算结果。 展开更多
关键词 COPULA函数 改进K-means聚类 藤结构 CvM距离 相关性
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