基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機配電網(wǎng)線損計算的研究.pdf

1、配電網(wǎng)作為電力網(wǎng)的末端，直接與用戶連接，線路分布廣，網(wǎng)上設(shè)備數(shù)量眾多。當(dāng)前，線損率己經(jīng)直接與電價掛鉤，降低線損率，可以使電能傳輸過程中能耗損失減少，提高電力供應(yīng)能力，使企業(yè)的經(jīng)濟效益達(dá)到最大化。因此，研究配電網(wǎng)理論線損計算方法有很重要的理論與實際意義。
　　本文首先介紹了現(xiàn)有配電網(wǎng)理論線損計算方法以及研究選題背景及研究意義，闡述了配電網(wǎng)線損計算的理論與實際意義。通過對比和分析現(xiàn)有理論線損計算的方法，認(rèn)真研究其優(yōu)缺點，仔細(xì)判別各因素

2、對線損計算結(jié)果的影響。針對我國配電網(wǎng)具有元器件數(shù)量眾多、分布復(fù)雜，自動化程度普遍較低，原始數(shù)據(jù)不易收集等特點，提出了一種基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機配電網(wǎng)線損計算的新方法，使得配電網(wǎng)線損計算更加準(zhǔn)確和快速。
　　為了驗證本文提出的方法的實用性和可行性，選取某地區(qū)68條配電線路為樣本，分析影響網(wǎng)損計算的各種因素?？紤]線損和特征參數(shù)問存在的關(guān)系，本文采用基于PI(Performance Index)指標(biāo)的分群算法，建立LSSVM

3、模型對配電網(wǎng)網(wǎng)損進(jìn)行計算，可使LSSVM模型學(xué)習(xí)精度大大提高。然而，LSSVM中的兩個參數(shù)對模型預(yù)測誤差有很大影響，對此，本文又采用粒子群優(yōu)化算法對LSSVM的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。為了避免粒子群的早熟收斂問題，應(yīng)用改進(jìn)PSO-LSSVM模型，使得預(yù)測誤差有所降低。試驗仿真結(jié)果表明以改進(jìn)PSO算法優(yōu)化的LSSVM網(wǎng)絡(luò)，具有網(wǎng)絡(luò)模型簡單、訓(xùn)練速度快、計算精確度高等優(yōu)點。該模型可以較為準(zhǔn)確的記憶可獲取的配電線路特征參數(shù)與線路線損之間的非線性映射