基于SOM神经网络聚类的空调负荷聚合方法

发布时间：2017-11-26 17:19

  本文关键词：基于SOM神经网络聚类的空调负荷聚合方法

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【摘要】：空调类负荷的准确建模对电力系统暂态分析影响较大。为研究日益增多的空调集群特性,提出了基于自组织神经网络SOM(self-organizing feature map)聚类的空调负荷聚合建模方法。首先,通过灵敏度分析,提取对暂态分析最重要的几个空调模型参数,利用层次分析法AHP(analytic hierarchy process)确定其权重;再通过带权重训练的SOM对空调负荷进行聚类;最后,简化基于稳态模型等效变换的方法,对每一类空调进行聚合。算例表明,相比不聚类直接聚合,采用先聚类后聚合的方法对配电网中的空调负荷聚合,既可显著提高模型仿真的精度,又为研究其他负荷的聚合提供了一种新思路。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家高科技研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050217) 国家电网公司重大项目(KJ[2011489])
【分类号】：TM714;TP183
【正文快照】： 经济发展和气候变暖使得空调类(空调、冰箱)负荷在中心城市电网中的比重迅速增长[1]。据统计,夏季高峰时中国大中城市的空调负荷比重超过了30%~50%[2]。空调负荷具有特殊的无功-电压特性,且启、停时均会产生较大的功率冲击,给城市电网的电压稳定带来不利影响,如1987年发生在日

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本文编号：1230552