文献类型：期刊文章

作　　者：丁忠安[1] 高琛[1] 蒋敏敏[2] 林永春[2] 吕游[3]

DING Zhong-an;GAO Chen;JIANG Min-min;LIN Yong-chun;LV You(Electric Power Research Institute of Fujian Electric Power Co.,Ltd.,Fuzhou 350011,China;Info-Telecom Great Power Sci.&Tech.Co.,Ltd.,Fuzhou 350003,China;State Key Laboratory of Renewable Energy and Power System,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

机构地区：[1]国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福建福州350011 [2]国网信通亿力科技有限责任公司,福建福州350003 [3]华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206

出　　处：《水电能源科学》

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(51606063)。

年　　份：2020

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：195-198

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：配电网线损率是评价电网企业运营的一项重要经济指标,利用电力运行数据建立线损率模型时建模样本对模型的预测精度具有重要影响。对此,提出了一种基于专家样本库和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的线损率计算模型,利用离散粒子群优化算法从台区配电网电力运行数据中寻找包含较大运行状态信息量的样本记录,构建专家样本库,考虑台区配电网的有功供电量、无功供电量、端口电流、居民容量占比、表计数目及气象温度和气象湿度,基于专家样本库采用LS-SVM算法建立配电网线损率预测模型,并利用该模型对0.4kV配电网线损率进行计算验证。结果表明,基于专家样本库建立的线损率模型与普通样本建立的模型相比,具有更高的预测精度。

关 键 词：线损率 最小二乘支持向量机 专家样本库  离散粒子群 电力数据 预测模型  

分 类 号：TM714]