基于快速独立成分分析和支持向量回归的混合馈线线损估算.pdf

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1、第40卷第3期电力系统保护与控制、，0l

2、40No．32012年2月1日PowerSystemProtectionandControlFeb．1．2012基于快速独立成分分析和支持向量回归的混合馈线线损估算彭建春，李春晖，祁学红，陈立彬，李波，张健伟(1．深圳大学机电与控制工程学院，广东深圳518060；2．三门峡供电公司，河南三门峡472000)摘要：提出了一种基于快速独立成分分析和支持向量回归的架空和电缆混合配电网的线损估算方法。这种方法以混合馈线所含架空线长度、电缆线长度、馈线首端的有功和无功为特征参数，估计配电网的线损值。采用快速独立

3、成分分析提取特征参数的独立成分，以特征参数的独立成分和线损值为支持向量回归的输入和输出，建立混合馈线的线损估算关系。实测数据的仿真结果表明，所提出的架空和电缆混合馈线的线损估算方法准确、有效、可行。关键词：配电网；线损；估算；快速独立成分分析；支持向量回归LossestimationofpowerdistributionsystemsbasedonfastindependentcomponentanalysisandsupportvectorregressionPENGJian．chun，LIChun．hui，QIXue．hong~，CHEN

4、Li．bin，LIBo，ZHANGJian．wei(1．CollegeofMechatronics&ControlEngineering，ShenzhenUniversity，Shenzhen518060，China；2．SanmenxiaPowerSupplyCompany，Sanmenxia472000，China)Abstract：ThisPaDerpresentsanewmethodforlOSSestimationofdistributionsystemscomprisingoverhcadlinesandpowercables．I

5、tisbasedonfastindependentcomponentanalysis(FastICA)andsuppo~vectorregression(SVR)．Inthemethod，thelengthofover-headlines，lengthofpowercable，activeandreactivepowersenteringthesendingendofthefeederaretakenastheinputcharacteristicparameterstoestimatethelOSSofdistributionnetwork

6、．TheFastICAiSemployedtoextracttheindependentcomponentsoftheinDutcharacteristicparameters．TheindependentcomponentofcharacteristicparameterandpowerlOSSaretakenastheinputandoutputofSVRtobuildthelossestimationrelationofhybridfeede~Thesimulmionmsdtofactualmeasurementsshowsthatth

7、eproposedmethodiSaccurate。valid。andfeasible．ThisworkiSsupportedbvNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．50677015)．Keywords：distributionnetwork：powerloss；estimation；FastICA；SVR中图分类号：TM721文献标识码：A文章编号：1674-3415(2012)03—0051-05种方法要么准确度难以提高，要么数据收集困难。0引言回归分析法的难点在于要求有大量的样本数据。神

8、电力系统中发电厂生产的电能，在输送和分配经网络法则存在过学习和欠学习问题，且神经网络的过程中，不可避免地产生电能损耗。配电网线损优化的目标是基于经验的风险最小化，这往往导致是衡量供电企业管理水平的重要综合指标之一，是网络的泛化能力较差。此外，现有线损估算方法少分析和提高电网运行效率的重要依据LlJ。配电网由有考虑含电缆情况的。而现代配电网中，电缆的广于其结构和运行方式的复杂性，以及在数据采集方泛使用已经成为影响线损的重要因素。面的困难，其线损很难精确计算，通常采用简化或快速独立成分分析(FastIndependent者近似的估算方法p曲J。C

9、omponentAnalysis，FastICA))是一种新的数据处当前，配电网的线损理论计算方法归纳起来有理技术[7-8】，它能通过线性变换从一组关联数据中提三类