基于SOM神经网络聚类的空调负荷聚合方法

• 作者: 张志丹 戴丽丽 曹一家 许雅婧 黄小庆
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空调聚合 自组织神经网络 层次分析法 权重训练
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: TM74
• 字数: 6061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2015.11.005

摘要

空调类负荷的准确建模对电力系统暂态分析影响较大.为研究日益增多的空调集群特性,提出了基于自组织神经网络SOM(self－organizing feature map)聚类的空调负荷聚合建模方法.首先,通过灵敏度分析,提取对暂态分析最重要的几个空调模型参数,利用层次分析法AHP(analytic hierarchy process)确定其权重;再通过带权重训练的SOM对空调负荷进行聚类;最后,简化基于稳态模型等效变换的方法,对每一类空调进行聚合.算例表明,相比不聚类直接聚合,采用先聚类后聚合的方法对配电网中的空调负荷聚合,既可显著提高模型仿真的精度,又为研究其他负荷的聚合提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹一家	湖南大学电气与信息工程学院	137	3631	36.0	54.0
2	黄小庆	湖南大学电气与信息工程学院	34	767	17.0	27.0
3	张志丹	湖南大学电气与信息工程学院	7	187	6.0	7.0
4	戴丽丽	湖南大学电气与信息工程学院	2	17	2.0	2.0
5	许雅婧	湖南大学电气与信息工程学院	2	17	2.0	2.0