基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划

发布时间：2018-12-16 15:13

【摘要】：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。
[Abstract]:In view of the scenario that photovoltaic distributed generation (PV-DG) will be heavily connected to distribution network, a PV-DG pre-day output optimization algorithm based on K-means clustering particle swarm optimization (PSO) is proposed. The algorithm classifies nodes by K-means clustering method according to the analysis of hourly network loss of nodes connected to different distribution networks by PV-DG in turn, and initializes the PV-DG output of grid-connected nodes according to the designed allocation formula. This output force is introduced into the particle swarm optimization as an initialized particle. The prediction method of time-sharing coefficient autoregressive moving average (ARMA) model is compared with that of conventional ARMA model. The simulation results show that the prediction accuracy of time-sharing coefficient ARMA model is improved. The PSO algorithm based on K-means clustering is compared with PSO algorithm and fuzzy PSO algorithm respectively. The comparison results show that the proposed optimization method can further reduce the network loss.
【作者单位】： 国网湖北省电力公司信息通信公司;
【分类号】：TM714.3

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本文编号：2382555