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摘要:
为了获得新建牵引变电所的负荷情况并校验优化所内牵引变压器的配置容量,将高斯混合模型用于牵引变电所实测数据聚类,然后引入神经网络对新建牵引负荷进行匹配分类.依据聚类和分类结果,结合概率密度及蒙特卡洛抽样方法,实现新建电气化铁路牵引负荷的预测.根据热传递原理和相对老化计算,建立新建牵引变电所牵引变压器温升与寿命损失的差分方程模型,对新建牵引变电所的牵引变压器容量进行优化配置.通过对大量牵引变电所实测数据的分析,聚类后伪-F统计量达12.81,匹配分类后伪-F统计量进一步上升至12.90,表明本文聚类分类方法效果良好.通过牵引变压器建模,将算例中变压器容量利用率从60%提高到96%,即使考虑安全裕度适当提高安装容量也能使容量利用率达到75%,实现了变压器容量的优化,充分利用了变压器的温度指标和寿命损失.
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文献信息
篇名 新建牵引变电所的负荷预测及变压器容量优化配置
来源期刊 西南交通大学学报 学科 工学
关键词 高斯混合模型 有监督Kohonen网络 伪-F统计量 负荷预测 容量配置
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 847-855
页数 9页 分类号 TM922.73
字数 5702字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.20190429
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张丽艳 西南交通大学电气工程学院 32 388 11.0 19.0
2 孔宗泽 西南交通大学电气工程学院 2 0 0.0 0.0
3 边力丁 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高斯混合模型
有监督Kohonen网络
伪-F统计量
负荷预测
容量配置
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
出版文献量(篇)
3811
总下载数(次)
4
总被引数(次)
51589
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导