基于空调负荷数据挖掘的配电网扩展规划方法
Electric Power Construction（2021）
Abstract
针对配电网规划领域负荷数据挖掘问题,基于实际数据,应用隐马尔科夫模型算法,建立空调负荷挖掘及需求侧响应评估模型,将空调负荷从用电数据中分离,准确描述需求侧响应限值.以配电系统折算到年的总成本最小为目标函数,提出扩展规划模型并进行求解,最后通过IEEE 33节点算例对模型有效性进行验证.结果表明,所提数据挖掘算法能够有效挖掘用户需求侧响应潜力,有利于优化配电网规划方案,降低系统总成本,延缓配电网扩展投资,提高配电系统整体经济性,对配电网规划具有重要的现实意义和作用.
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Distribution Automation,Data Exchange,Modeling,Reliability Analysis,Common Information Model
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