同步調(diào)相機(jī)獨(dú)有的無(wú)功輸出特性滿足電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無(wú)功需求,但其具有強(qiáng)耦合性、非線性,常規(guī)方法難以精確建立其無(wú)功出力模型。提出一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)的同步調(diào)相機(jī)無(wú)功出力模型,以同步調(diào)相機(jī)勵(lì)磁電流和勵(lì)磁電壓為輸入,無(wú)功功率和系統(tǒng)電壓為輸出。以基于PSCAD/EMTDC仿真軟件的同步調(diào)相機(jī)無(wú)功調(diào)節(jié)計(jì)算結(jié)果作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,利用PSO對(duì)SVM的懲罰參數(shù)、核函數(shù)參數(shù)及損失函數(shù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立了基于PSO-SVM的同步調(diào)相機(jī)無(wú)功出力模型。仿真結(jié)果表明,所建立的同步調(diào)相機(jī)無(wú)功出力的PSO-SVM模型具有良好的精度和泛化能力,可為同步調(diào)相機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)提供一定參考依據(jù)。

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【文章目錄】：
0 引言
1 PSO及SVM算法概述
    1.1 PSO算法
    1.2 SVM算法
2 同步調(diào)相機(jī)無(wú)功出力的PSO-SVM模型
    2.1 輸入輸出信號(hào)的選取
    2.2 樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    2.3 利用PSO優(yōu)化SVM參數(shù)
3 仿真與驗(yàn)證
4 結(jié)論



本文編號(hào)：4017697