基于关联挖掘的无功优化关键参数智能辨识方法

发布时间：2018-11-24 20:04

【摘要】：针对传统无功优化中关键参数设置过程繁琐且设置结果不合理的问题,首先,给出一种基于斜率分段归并的曲线划分策略,用于对预测区间进行智能划分;其次,采用一种标准化欧式距离—动态时间弯曲(ED-DTW)混合策略,用于不同数据集间相似度的计算;最后,提出一种基于数据关联挖掘的无功优化参数智能辨识框架,用于对数据库内的历史数据进行挖掘。仿真采用实际电网数据对整个挖掘过程进行分析,挖掘结果显示,提出的辨识框架能自动给出参数的时段划分和设置结果,将挖掘得到的参数结果用于实际控制中,表明该方法获得的划分结果符合负荷峰谷特征,且相比传统方法,在减小电压偏差和提高电压合格率上效果更好。
[Abstract]:In order to solve the problem that the process of setting key parameters in traditional reactive power optimization is tedious and the result is unreasonable, a curve partition strategy based on slope piecewise merging is proposed, which can be used to divide prediction interval intelligently. Secondly, a standardized Euclidean distance-dynamic time bending (ED-DTW) hybrid strategy is used to calculate the similarity between different data sets. Finally, an intelligent identification framework of reactive power optimization parameters based on data association mining is proposed, which is used to mine historical data in database. The simulation analyzes the whole mining process by using the actual power network data. The mining results show that the proposed identification framework can automatically give the time division and setting results of the parameters, and the mining results are used in the actual control. The results show that the proposed method accords with the load peak and valley characteristics and is more effective than the traditional method in reducing voltage deviation and increasing the qualified rate of voltage.
【作者单位】： 南京工程学院电力工程学院;国网黑龙江省电力有限公司发展策划部;中国电力科学研究院(南京);
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51407165)~~
【分类号】：TM714.3

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