基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划

被引：7

作者：

李磊

王俊熙

贺易

詹鹏

刘方方

汤弋

机构：

[1] 国网湖北省电力公司信息通信公司

来源：

高电压技术 | 2017年 / 43卷 / 04期

关键词：

光伏分布式电源; 自回归滑动平均; 分时预测系数; 基于K-means的粒子群优化算法; 网损;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.20170328025

中图分类号：

TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。

引用

页码：1263 / 1270

页数：8

共 10 条

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