典型文献
基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模
文献摘要：
微电网并网等效建模是含大规模微电网并网电力系统仿真分析的基础,但分布式电源的随机性和波动性导致微电网并网模型参数的不确定性和结构的多样性.提出一种基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模方法,利用马尔可夫链建立基于分布式电源随机概率特性的微电网运行场景,明晰微电网场景间的时间关联性.在传统k-means聚类算法的基础上增加马尔可夫影响因子,加速微电网运行场景向聚类中心聚集以及场景消减,从而获得微电网典型运行场景.针对每个典型运行场景建立基于长短期记忆(LSTM)神经网络的微电网并网等效模型,利用LSTM神经网络的时序逻辑特性和内部非线性映射特性描述微电网并网点整体动态运行特性.仿真结果验证了所提方法的合理性和有效性.
文献关键词：
微电网;等效建模;多场景技术;k-means聚类算法;LSTM神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蔡昌春;息梦蕊;刘昊林;陈洁;赵东
作者机构：
河海大学 江苏省输配电装备技术重点实验室,江苏 常州 213022;河海大学 物联网工程学院,江苏 常州 213022;国网马鞍山供电公司,安徽 马鞍山 243000
文献出处：
引用格式：
[1]蔡昌春;息梦蕊;刘昊林;陈洁;赵东-.基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模)[J].电力自动化设备,2022(09):64-69
A类：
B类：
多场景技术,微电网并网,等效建模,并网电力系统,电力系统仿真分析,分布式电源,随机性,波动性,马尔可夫链,概率特性,电网运行,运行场景,时间关联,means,聚类算法,聚类中心,消减,长短期记忆,等效模型,时序逻辑,非线性映射,并网点,点整,运行特性
AB值：
0.235932
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