基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算.pdf

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1、2016年第3期煤矿机电陈洋洋，林声宏，王巍，等．基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算[J]．煤矿机电，2016(3)：ll-14．doi：10．16545／j．cnki．cruet．2016．03．004基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算陈洋洋，林声宏，王巍，毛炽祖(华南理T大学电力学院，广东广州510640)摘要：为提高配电网理论线损计算的效率和精度，提出了基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算方法。先对样本数据进行系统聚类，将样本分成几个内部数据比较相似的群，每群分别建立支持向量回归模型，并用果蝇优化算法动态寻找最优的训练参

2、数，克服了支持向量回9-5机训练参数选取的盲目性，提高了支持向量回归机的学习效率和计算精度。对两个不同规模的实际配电网进行测算仿真，结果表明，所提方法具有较高的计算精度和实用价值，可以为供电企业快速评估配电网线损提供科学辅助工具。关键词：配电网；理论线损；系统聚类；果蝇优化；支持向量回归机(SVR)中图分类号：TM744+．1文献标识码：B文章编号：1001—0874(2016)03—0011—04TheoreticalLineLossCalculationforDistributionNetworkBasedonSystemClusterandFruitFlyOptimizationSV

3、RChenYangyang，LinShenghong，WangWei，MaoChizu(SchoolofElectricPower，SouthChinaUniversityofTechnology．Guangzhou510640，China)Abstract：Toimprovetheefficiencyandaccuracyofdistributionnetworklinelosscalculation，proposingtheoreticallinelosscalculationmethodbasedonsystemclusterandfruitflyoptimizationalgori

4、thmSVRfordistributionnetwork．Firstsystematicclustersampledata，dividethesampledataintoseveralinternalsimilardatagroups，buildsupportvectorregressionmodelforeachgroupseparately，andfruitflyoptimizationalgorithmtosearchtheoptimaltrainingparametersforSVR，overcometheblindnessofselectingtheSVRtrainingpara

5、meters，improvingthelearningefficiencyandtheaccuracyofSVR．Calculatingtwopracticallinedataofdifferentsizesofdistributionnetwork，theresultsshowthattheproposedmethodhashigheraccuracyandpracticalvalue，providingthepowercompaniesscientificsupporttoolsforevaluatingdistributionnetworklinelossquickly．Keywor

6、ds：distributionnetwork；theoreticallineloss；systemcluster；fruitflyoptimization；supportvectorregression(SVR)0引言线损是电力网在输送电能的过程中损失的电量，是考核电力网运行部门的一个重要经济技术指标。目前，配电网理论线损的计算方法主要有传统计算方法(均方根电流法、等值电阻法等)、人工神经网络ANN(ArtificialNeuralNetwork)及其各种改进算法(BP、RBF方法及其各种改进算法等)01-7]。经过多年的研究和实际应用发现，由于配电网网络的节点数和元件太多，结构参数和运行

7、数据的收集、整理工作都很困难，传统配电网理论线损算法应用起来又很复杂，需要巨大的人力、物力，而基于人工神经网络的配电网理论线损计算方法普遍存在网络训练时间长、网络结构复杂、易于陷入局部极小·12·煤矿机电2016年第3期点、计算精度低、泛化能力差等缺点。因此，准确简便的线损计算有利于了解配电网技术线损的分布构成，为电网的节能改造、规划发展提供科学的依据。近年来，由于支持向量回归机方法的出现旧。1⋯，大大提高了计算模型的泛