文档名：基于XGBoost算法的电力系统运行方式自动调整
摘要：随着可再生能源机组和灵活性负荷的大量接入,新型电力系统的复杂性和不确定性显著加剧,为电力系统运行方式的调整和计算带来巨大挑战.为此,本文提出一种基于极端梯度提升算法(XGBoost)的电力系统运行方式自动调整模型.该方法首先通过多变量核密度估计对电力系统源-荷不确定性进行建模,得到考虑随机变量相关性的多机组/负荷的联合概率分布.其次,采用场景生成和缩减技术得到电力系统典型运行场景,通过模型驱动生成电力系统典型运行方式样本集.最后,设计XGBoost有监督机器学习模型,训练回归分类树学习电力系统运行方式映射关系,实现电力系统运行方式的在线自动调整.算例结果证明了本文所提方法的有效性和精确性.
作者：刘瑶 金吉良 李明乐 李小腾 向异 贾文皓 杜思君 丁涛 Author：LIUYao JINJiliang LIMingle LIXiaoteng XIANGYi JIAWenhao DUSijun DINGTao
作者单位：国网陕西省电力有限公司电力科学研究院,陕西西安710100国家电网有限公司西北分部,陕西西安710048西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(8)
分类号：TM734
关键词：电力系统运行方式 源-荷不确定性 多变量核密度估计 XGBoost 机器学习
Keywords：powersystemoperationmode source-loaduncertainty multivariatekerneldensityestimation XG-Boost machinelearning
机标分类号：TP391F224TM712
在线出版日期：2023年9月8日
基金项目：国网陕西省电力有限公司科技项目基于XGBoost算法的电力系统运行方式自动调整[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(8)刘瑶 金吉良 李明乐 李小腾 向异 贾文皓 杜思君 丁涛随着可再生能源机组和灵活性负荷的大量接入,新型电力系统的复杂性和不确定性显著加剧,为电力系统运行方式的调整和计算带来巨大挑战.为此,本文提出一种基于极端梯度提升算法(XGBoost)的电力系统运行方式自动调整模型.该...参考文献和引证文献
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