基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划
[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
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