基于K-Medoids聚类的分布式光伏台区线损异常感知算法

为保证分布式光伏台区稳定运行,精准有效地划分台区线损数据,提出基于K-Medoids聚类的分布式光伏线损异常感知算法,精准判断分布式台区线损异常程度。采用局部异常因子（LOF）算法判断分布式光伏台区数据局部异常程度,并筛选和去除受孤立点影响产生的异常线损数据。采取K-Medoids聚类方法聚类分析筛选后的分布式光伏台区数据,将异常线损率区间结合异常线损数据的聚类中心和欧式距离,完成台区线损异常感知。并创新性地引入粒度计算优化K-Medoids聚类算法聚类中心,提升异常数据感知效果。试验结果表明,所提算法可有效避免孤立点对异常感知效果的影响,精准有效地感知分布式光伏台区线损异常,并清晰划分台区线损数据类别。     

分布式电源接入末端电网网损分析

通过分析分布式电源接入末端电网引起电网损耗,提出小型水力发电外送及太阳能发电接入末端对电网造成的网损,并通过仿真分析计算,提出合理的网损治理措施,为小型水力发电外送及太阳能发电接入末端电网提供网损治理措施和建议,为电网稳定运行提供支撑和保障。