低压配电台区分布式光伏发电功率辨识方法

• 作者: 于力 刘博 徐箭 李鹏 柯德平 白浩
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 光伏发电 神经网络 线性相关系数 低压配电台区
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 111-116,123
• 页数: 7页
• 字数: 5396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20180912009

摘要

数量众多的小容量光伏电源接入低压配电台区,能够实现可再生能源发电的就地消纳,但通常因量测不足而无法掌握这些光伏电源的出力情况,不利于配电网的调度与控制.以台区为单位,提出了一种台区内总的光伏发电功率辨识方法.基本思想是以实测的光照强度数据为输入,通过训练后的神经网络映射得到台区光伏发电功率,而该神经网络训练的目标则是光照强度与台区负荷之间的低线性相关性.通过理想的数值算例与基于实际电网数据的算例验证了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐箭	武汉大学电气与自动化学院	75	941	17.0	28.0
2	李鹏		51	712	17.0	25.0
3	刘博	武汉大学电气与自动化学院	15	142	6.0	11.0
4	柯德平	武汉大学电气与自动化学院	16	246	8.0	15.0
5	于力		33	144	6.0	11.0
6	白浩		18	28	3.0	5.0