基于SVR数据驱动的发电机进相极限最优化求解方法

针对发电机进相限制条件中多变量间复杂非线性强耦合关系导致的机理建模难题,提出一种基于支持向量回归(SVR)数据驱动的发电机进相极限最优化求解方法。该方法将发电机进相极限求解问题转化为计及多个进相限制因素约束下的无功功率最小值问题。基于发电机功角方程推导建立无功功率的目标函数方程;基于SVR驱动模型建立约束变量与目标函数自变量的非线性映射关系,形成约束方程模型;采用改进的二阶振荡粒子群算法对优化模型进行求解。算例分析表明,所提方法建模简单,具有较高的精度和较强的泛化能力,可实现对任意已知有功出力工况下的发电机进相极限的快速计算,适用于发电机进相裕度在线建模和监测。