摘要
针对虚拟发电厂中设备对电能质量的高要求现状,本文首先引入粒子群优化来优化改进模糊C均值聚类算法,形成PSO-FCM,以测量计算电压偏差、频率偏差、电压波动、电压波动等指标。其次,根据建立的电力系统测量指标,将电能质量被区分为合格与不合格,并细化为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ5个安全等级。构建优化后的计算流程,通过不断迭代的方式保持算法的稳定性。最后,对某L变电站的电能质量进行测试,所提测量方法将电能测量样本分为{3,7}、{1,6,9}、{2,5}、{4,8}4个类别,并且电能质量等级依次增高。与其他方法相比,所提测量方法误差率为0%,有效提高了电能质量评估的准确度和效率,为电能质量的监控和管理提供了一种新的算法论支持。
出处
《中国新技术新产品》
2024年第22期71-74,共4页
New Technology & New Products of China
