【摘 要】
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居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,通过研究居民用电行为,结合粒子群算法,提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征,引入正态分布的度量函数
【机 构】
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国网北京电力科学研究院,上海电力学院电器工程学院
【基金项目】
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国家青年科学基金(51607112)
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居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,通过研究居民用电行为,结合粒子群算法,提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征,引入正态分布的度量函数将2种负荷特征相结合作为目标函数,即粒子群算法的适应度函数。通过粒子群算法得到局部最优与次优的状态组合和适应度值,并将适应度值与居民用电行为相结合,得到最优电力负荷分解结果。基于REDD数据的实例仿真结果表明,居民用电行为与粒子群寻优算法相结合可以提高电力负荷分解的准确度。
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