基于PSO-SVM的同步調(diào)相機無功出力建模
發(fā)布時間:2024-12-19 05:01
同步調(diào)相機獨有的無功輸出特性滿足電網(wǎng)動態(tài)無功需求,但其具有強耦合性、非線性,常規(guī)方法難以精確建立其無功出力模型。提出一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機(PSO-SVM)的同步調(diào)相機無功出力模型,以同步調(diào)相機勵磁電流和勵磁電壓為輸入,無功功率和系統(tǒng)電壓為輸出。以基于PSCAD/EMTDC仿真軟件的同步調(diào)相機無功調(diào)節(jié)計算結(jié)果作為訓(xùn)練樣本和測試樣本,利用PSO對SVM的懲罰參數(shù)、核函數(shù)參數(shù)及損失函數(shù)參數(shù)進行優(yōu)化,建立了基于PSO-SVM的同步調(diào)相機無功出力模型。仿真結(jié)果表明,所建立的同步調(diào)相機無功出力的PSO-SVM模型具有良好的精度和泛化能力,可為同步調(diào)相機的運行狀態(tài)預(yù)測提供一定參考依據(jù)。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【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)相機無功出力的PSO-SVM模型
2.1 輸入輸出信號的選取
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 仿真與驗證
4 結(jié)論
本文編號:4017697
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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)相機無功出力的PSO-SVM模型
2.1 輸入輸出信號的選取
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 仿真與驗證
4 結(jié)論
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