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基于在线极限学习机的配电网无功电压控制

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柔性可控资源的接入使得配电网无功电压控制关系更加复杂.提出基于数据驱动的配电网无功电压控制方法,通过蒙特卡洛方法生成配电网运行场景,构建配电网运行状态和对应的无功优化策略的映射数据集;利用在线极限学习机(Online Sequential Extreme Learning Machine,OS⁃ELM)构建无功优化的数据驱动模型,将配电网节点电压、负荷以及其他运行参数作为输入,将无功调节设备状态以及控制参数作为输出,建立系统的特征与优化策略之间的隐性关系;最后,将电网实时运行状态将其作为在线无功优化模型的输入得到系统实时的无功电压控制策略.基于IEEE33节点主动配电网对比仿真分析可知,所提方法在系统模型和参数建模未知的情况下实现无功电压的精准控制.
Reactive Power Optimization of Distribution Network Based on Online Sequential Extreme Learning Machine

王元元、孙名妤、司君诚、张双乐、蔡言斌

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国网山东省电力公司东营供电公司,山东 东营 257506

无功优化 在线极限学习机 蒙特卡洛 数据驱动 配电网

国家电网山东省电力公司科技项目

520616210006

2022

山东电力技术
山东电机工程学会 山东电力研究院

山东电力技术

影响因子：0.289
ISSN：1007-9904
年,卷(期)：2022.49(12)
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