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

发布时间：2018-04-17 19:14

  本文选题：K-means聚类 + 混合藤Copula模型　； 参考：《电网技术》2017年03期

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to solve the problem of multidimensional correlation modeling combined generation scenery, proposed the establishment of mixed Copula model K-means clustering and principle of rattan rattan structure. Considering the PV output circadian periodicity, using mixed Copula model to analyze the scenery with rattan output in daytime correlation, combined with the backtracking search algorithm for power system reactive power optimization based on the model in the United States. An area of 2 adjacent wind farm, the measured data in 1 photovoltaic field as an example to verify the proposed method in the IEEE 30 node system. Numerical results show that the proposed method can more accurately describe the correlation of multiple scenery output, and use this method to establish the model of reactive power optimization can reduce network loss effectively, reduce the node voltage deviation and generator reactive power deviation.

【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;国网湖南省电力公司张家界供电分公司;
【基金】：国家自然科学基金(61473238;51407146) 四川省杰出青年基金(2015JQ0016)~~
【分类号】：TM743;TM61;TM714.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1764908