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基于最小二乘支持向量机的新型电力系统谐波分量预测
1
作者
戴金
《电力与能源》
2024年第5期563-567,共5页
电力电子设备在发电、输电、配电及用电各个领域均有广泛应用,在改善居民生活质量与提升工业生产效率的同时,也引入了大量的谐波,造成电力系统谐波污染。电力系统在不同采样点处的谐波含量不同,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有预测精...
电力电子设备在发电、输电、配电及用电各个领域均有广泛应用,在改善居民生活质量与提升工业生产效率的同时,也引入了大量的谐波,造成电力系统谐波污染。电力系统在不同采样点处的谐波含量不同,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有预测精度高、预测效率高等优点,可应用于谐波含量预测。为了验证所提出算法的有效性,搭建了仿真模型,对光伏发电系统、风力发电系统以及储能装置充放电处的电流的谐波含量进行了预测。仿真结果表明:在不同工况下和不同类型的谐波含量下,该算法均具有较高的预测精度。
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关键词
新型电力系统
谐波含量
预测算法
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的新型电力系统谐波分量预测
1
作者
戴金
机构
国网湖北省电力有限公司配电部
出处
《电力与能源》
2024年第5期563-567,共5页
文摘
电力电子设备在发电、输电、配电及用电各个领域均有广泛应用,在改善居民生活质量与提升工业生产效率的同时,也引入了大量的谐波,造成电力系统谐波污染。电力系统在不同采样点处的谐波含量不同,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有预测精度高、预测效率高等优点,可应用于谐波含量预测。为了验证所提出算法的有效性,搭建了仿真模型,对光伏发电系统、风力发电系统以及储能装置充放电处的电流的谐波含量进行了预测。仿真结果表明:在不同工况下和不同类型的谐波含量下,该算法均具有较高的预测精度。
关键词
新型电力系统
谐波含量
预测算法
最小二乘支持向量机
Keywords
new power system
harmonic content
prediction algorithm
least squares support vector machine(LSSVM)
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于最小二乘支持向量机的新型电力系统谐波分量预测
戴金
《电力与能源》
2024
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