基于免疫—中心点聚类算法的无功电压控制分区

针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离。依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压控制分区问题转化为数学上的空间聚类问题。针对无功电压控制分区的特点并借鉴聚类算法,提出免疫—中心点聚类的无功电压控制分区算法并将其运用于IEEE118节点系统,对分区结果进行分析并与其他算法结果比较,验证所提出的算法的准确性和可行性。

基于SAGA聚类分析的无功电压控制分区

无功电压控制分区(VCA)可描述成一种空间聚类问题。文章基于SAGA的聚类方法,首先利用包含系统所有节点的满维灵敏度矩阵,计算出各节点间的空间电气距离,构造多维空间的数据集,将SA和GA算法的优点融合到模糊C-均值聚类算法中,一次性对系统各节点进行分区。对IEEE39节点系统进行归类,验证该方法的有用性、可靠性。