典型文献
数据驱动的区域电网新能源消纳受阻因素智能辨识方法
文献摘要：
在构建新型电力系统背景下,我国新能源装机容量不断增长,新能源消纳问题愈加严峻.基于机器学习技术,提出一种区域电网新能源消纳受阻关键因素的智能辨识方法.首先基于实际量测数据与工程经验确定受阻因素的集合;然后基于神经网络挖掘受阻因素与新能源受阻量之间的函数关系,进而利用BP-MIV算法计算各个受阻因素对新能源受阻量的贡献度,以此确定导致新能源受阻的关键因素;最后,基于西北某省级电网实际运行数据进行案例分析,结果表明所提方法支持以数据驱动的方式定量分析影响新能源消纳的关键因素.
文献关键词：
新型电力系统;新能源消纳;BP-MIV;机器学习;数据驱动
中图分类号：
作者姓名：
王吉利;薛飞;黄玉雄;李宏强;李更丰
作者机构：
国家电网西北分部,陕西西安 710048;国网宁夏电科院,宁夏银川 75000;西安交通大学,陕西西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]王吉利;薛飞;黄玉雄;李宏强;李更丰-.数据驱动的区域电网新能源消纳受阻因素智能辨识方法)[J].智慧电力,2022(10):95-101
A类：
B类：
区域电网,新能源消纳,受阻因素,智能辨识,辨识方法,新型电力系统,装机容量,基于机器学习,机器学习技术,量测数据,网络挖掘,函数关系,MIV,算法计算,贡献度,某省,省级电网,实际运行,运行数据
AB值：
0.269636
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