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基于DG的主动配电网规划场景的降维技术
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2018-01-03
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研究了基于面板数据的含分布式电源（distributed generator，DG）的主动配电网规划场景的降维技术。首先，对主动配电网的中长期规划进行时序模拟，将负荷按不同的类型建立其增长的时序数学模型，在考虑光伏、风电等DG容量自然增长的前提下采用自回归一滑动平均（auto regression-moving average model，ARMA）模型建立时序模型；然后，引入统计学中的变点理论分别建立DG和负荷的时序分区子场景，最后通过综合变点理论对上述时序场景进行融合，分段抽取出典型时序场景。仿真表明，有序聚类可以有效体现不同时间尺度上负荷以及DG的增长运行情况；通过搜寻变点，能将模拟出的近百万个中长期时序场景有序地聚类成14个连续时间场景，大大削减了场景个数，提高了效率。
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