配电网理论线损智能计算方法及应用研究

发布时间：2017-10-24 05:43

  本文关键词：配电网理论线损智能计算方法及应用研究

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【摘要】：配电网线损是电网企业的一项重要经济指标,准确快速的进行配电网理论线损计算,可以发现电网电能损失的分布情况,然后进行分析以发现管理和技术上存在的问题,可以为供电企业快速评估配电网线损提供科学辅助工具。本文提出一种基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算方法,系统聚类算法将样本数据分成一些内部相似的群组,可以使特征参数同线损值之间的非线性关系简单化,方便支持向量回归机进行模拟建模,提高模型的计算精度值,并且用果蝇优化算法动态寻找最优的训练参数,以获得最优的计算模型。对两个不同规模的实际配电网进行测算仿真,并且采用了未经优化的SVR模型以及遗传算法优化SVR模型进行对比研究。从计算仿真结果可以看出,果蝇优化SVR算法模型原理简单,对测试集的预测效果最好,计算精度高,绝对相对误差百分比最小,具有很强的推广泛化能力。为了可以更加快速的进行大片区配电网线损计算,本文提出了基于变电站数据的配电网理论线损计算方法,输入输出数据均为变电站总的数据,为了降低数据的离散度,提出了两种数据变换方法,并通过广州某配网的25个变电站数据进行建模仿真计算,从聚类树形图和测试集的预测绝对值相对误差两方面进行对比分析,最终认为第一种变换方法效果较好。
【关键词】：配电网 系统聚类 果蝇优化 支持向量回归机 理论线损
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM744
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景10-11
• 1.2 课题研究的作用和目的11-12
• 1.2.1 线损理论计算的作用11-12
• 1.2.2 线损计算的目的12
• 1.2.3 线损计算的要求12
• 1.3 配电网线损计算的相关研究情况12-14
• 1.4 本文的主要工作14-16
• 第二章 配电网线损计算基础理论16-22
• 2.1 配电网线损计算的特点16
• 2.2 线损的定义与构成16-17
• 2.3 配电网理论线损计算方法简介17-21
• 2.3.1 均方根电流法17
• 2.3.2 平均电流法17-18
• 2.3.3 最大电流法18
• 2.3.4 等值电阻法18
• 2.3.5 前推回代潮流算法18-20
• 2.3.6 统计模型法(回归分析法)20-21
• 2.3.7 人工神经网络模型21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算22-49
• 3.1 概述22
• 3.2 支持向量回归机22-29
• 3.2.1 统计学习理论23
• 3.2.2 机器学习23-24
• 3.2.3 VC维24
• 3.2.4 推广性的界24-25
• 3.2.5 结构风险最小化准则25-26
• 3.2.6 核函数26-27
• 3.2.7 支持向量回归机模型27-29
• 3.3 系统聚类算法29-34
• 3.3.1 距离和相似系数30-31
• 3.3.2 系统聚类法的基本思想31
• 3.3.3 常用的类间距离31-34
• 3.3.4 系统聚类步骤34
• 3.4 果蝇优化算法34-38
• 3.4.1 群智能算法34-35
• 3.4.2 果蝇优化算法的基本原理35-36
• 3.4.3 果蝇优化算法的参数36
• 3.4.4 果蝇优化算法的步骤和流程36-38
• 3.4.5 果蝇优化算法的特点38
• 3.5 基于系统聚类和果蝇优化SVR的配电网理论线损计算模型38-48
• 3.5.1 确定配电网理论线损计算的影响因素38-39
• 3.5.2 样本数据的标准化处理39
• 3.5.3 系统聚类法样本分群处理39
• 3.5.4 果蝇优化支持向量回归机参数设计39-41
• 3.5.5 模型的整体实现流程41-42
• 3.5.6 算例分析42-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第四章 基于变电站数据的配电网理论线损快速计算49-57
• 4.1 概述49
• 4.2 输入输出值按变压器容量、线路长度进行变换处理49-53
• 4.2.1 建立模型49-50
• 4.2.2 算法计算步骤和流程图50
• 4.2.3 算例分析50-53
• 4.3 输入输出数据按各变电站引出线总数变换53-56
• 4.3.1 建立模型53-54
• 4.3.2 算例分析54-56
• 4.4 两种改进对比分析56
• 4.5 本章小结56-57
• 结论与展望57-58
• 参考文献58-62
• 附录62-71
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果71-72
• 致谢72-73
• 附件73

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本文编号：1087336