本文關(guān)鍵詞：基于PCA譜聚類分析的無功分區(qū)方法研究

  更多相關(guān)文章： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論 PCA 譜聚類 無功儲備度 模塊度Q函數(shù)

【摘要】：以互聯(lián)電網(wǎng)簡化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型為基礎(chǔ),結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,提出了一種基于PCA譜聚類分析的無功電壓分區(qū)新方法。該方法根據(jù)電網(wǎng)的運(yùn)行和結(jié)構(gòu)特性,以網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)鄰接矩陣作為無功分區(qū)的簡化拓?fù)淠Ｐ?利用PCA對分區(qū)模型進(jìn)行主成分分析,將主成分個(gè)數(shù)作為譜聚類選擇特征向量的維數(shù)標(biāo)準(zhǔn),從而改進(jìn)了譜聚類算法并完成對電力網(wǎng)絡(luò)的快速有效劃分。同時(shí),把無功缺額度與模塊度Q函數(shù)結(jié)合起來構(gòu)建新的模塊度指標(biāo),保證了分區(qū)數(shù)目的合理性并改善了區(qū)域的無功平衡性,最后對分區(qū)結(jié)果進(jìn)行無功備用校驗(yàn)并做出相應(yīng)調(diào)整從而得到最終的分區(qū)方案。通過對IEEE 30標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)的仿真計(jì)算和測試,驗(yàn)證了該分區(qū)方法的有效性。
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;國網(wǎng)江蘇省電力公司檢修分公司;安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論 PCA 譜聚類 無功儲備度 模塊度Q函數(shù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(11575003)
【分類號】：TM714.3;TM732
【正文快照】： 0引言 無功電壓控制作為保證互聯(lián)電網(wǎng)安全運(yùn)行的重要組成部分,對提升系統(tǒng)的安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì) 性具有重要作用。而合理的無功分區(qū)是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)無功電壓控制的關(guān)鍵一步,目前,專家學(xué)者對電力系統(tǒng)無功分區(qū)策略進(jìn)行了較為深入的研究||41,并取得了一系列的成果。常規(guī)的無功分區(qū)

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李小斌;田錚;;基于譜聚類的圖像多尺度隨機(jī)樹分割[J];中國科學(xué)(E輯:信息科學(xué));2007年08期

2 馬騰;龍翔;馮路;駱沛;吳壯志;;點(diǎn)云模型的譜聚類分割[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2012年12期

3 賈建華;焦李成;柳炳祥;;圖像分割的譜聚類集成算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

4 張慧;韓崇昭;閆小喜;;概率假設(shè)密度濾波的譜聚類目標(biāo)狀態(tài)提取方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2012年02期

5 余麗潔;李巖;陳寬民;;基于譜聚類的城市軌道站點(diǎn)分類方法[J];交通信息與安全;2014年01期

6 李天云;李想;劉輝軍;王洪濤;;基于譜聚類的電力負(fù)荷分類[J];吉林電力;2008年05期

7 王丹丹;周宇;葉慶衛(wèi);王曉東;;基于譜聚類的振動多模態(tài)信號幅譜分割研究與應(yīng)用[J];中國機(jī)械工程;2013年13期

8 王娜;杜海峰;莊健;王孫安;;用于故障診斷的網(wǎng)絡(luò)分割譜聚類方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2008年10期

9 李展;彭進(jìn)業(yè);溫超;;基于譜聚類和多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索方法[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年07期

10 王超;王曉英;王飛;;基于譜聚類的空域扇區(qū)分割[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年06期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 劉璐;基于聯(lián)合域聚類和稀疏表示的極化SAR圖像分類[D];西安電子科技大學(xué);2015年

2 楊藝芳;譜聚類與維數(shù)約簡算法及其應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2016年

3 孔敏;關(guān)聯(lián)圖的譜分析及譜聚類方法研究[D];安徽大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳昭彤;基于拓?fù)鋭莺妥V聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

2 張吉文;基于譜聚類的文本聚類算法研究[D];貴州大學(xué);2015年

3 李偉龍;基于面向?qū)ο骃VM和譜聚類的極化SAR分類[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 崔竹冬;基于譜聚類的三維血管點(diǎn)云分割技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

5 崔海玉;基于譜聚類的域間社區(qū)挖掘算法研究[D];大連海事大學(xué);2016年

6 付剛;基于譜聚類的混合流形學(xué)習(xí)算法研究[D];安徽理工大學(xué);2016年

7 林珍香;基于譜聚類的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[D];福建農(nóng)林大學(xué);2016年

8 何心琪;基于譜聚類的水聲圖像分割技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

9 趙冬琴;基于譜聚類的MCI影像學(xué)分類特征研究與應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2014年

10 張俊英;基于譜聚類的圖書目錄重構(gòu)[D];浙江大學(xué);2010年

，

本文編號：929250