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题名基于演化聚类算法的电力系统暂态负荷同步预测
被引量：4
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作者
荆林国
荆仲毅
张韶晶
张韶颖
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机构
国网山东省电力公司滨州供电公司
山东科技大学
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出处
《电子设计工程》
2021年第7期115-118,123,共5页
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文摘
基于提高电力系统暂态负荷同步预测精度的目的,采用演化聚类算法对电力系统暂态负荷同步预测方法进行研究。采用BP神经网络,将补充数据的时间作为BP网络的输入变量引入训练好的BP网络中,以修正电力系统中的历史数据。根据修正结果引入演化聚类算法,计算电力系统在每一时刻的负荷数据。依据负荷数据,计算电压相量距离,获得电网中薄弱断面信息与输电断面关键故障集中的故障数据,确定电网中输电断面的暂态负荷信息,完成电力系统暂态负荷同步预测。通过对比实验,提出的预测方法在对电力系统电机端电压和功率变化预测上,具有较高的精准度,电压预测误差最大为0.025 V。
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关键词
演化聚类算法
电力系统
暂态负荷
电压相量距离
历史数据
输电断面
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Keywords
evolutionary clustering algorithm
power system
transient load
voltage phasor distance
historical data
transmission section
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分类号
TN871
[电子电信—信息与通信工程]
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