基于SVM預測電動汽車并網局部電壓穩(wěn)定的研究
吳恒，余秋鵬
（國網江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司, 江蘇 宿遷 223800）
摘 要：以IEEE14節(jié)點系統(tǒng)作為電動汽車隨機并網充電的模型，通過基于MATLAB仿真環(huán)境的PSAT軟件分別計算出電動汽車隨機并網充電時充電母線和相鄰母線的電壓和相角參數，從而得出相應的局部電壓穩(wěn)定性指標(L 指標)。運用支持向量機(SVM) 算法對電壓L 指標進行訓練和預測，結果表明，支持向量機算法簡單高效，有助于預測電動汽車隨機接入并網充電對電網電壓穩(wěn)定L 指標的影響。通過仿真算例得出電動汽車隨機接入電網不僅對自身母線產生電壓穩(wěn)定的影響，而且對相鄰的母線電壓穩(wěn)定也產生較大的影響，其中對于電動汽車并網充電的中部母線產生的電壓穩(wěn)定影響最大，最容易導致電壓穩(wěn)定事故。
關鍵詞：電動汽車；并網充電；電壓穩(wěn)定L 指標；支持向量機(SVM)
中圖分類號：TM712；U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2019)10-0009-05
Research on Prediction of Local Voltage Stability of Electric Vehicles Based on SVM
WU Heng,YU Qiu-peng
（State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd, Suqian Power Supply Company, Suqian 223800, China）
Abstract: Taking the IEEE 14-bus system as the model of random grid charging of electric vehicles, this paper used the software PSAT in MATLAB simulation environment to respectively calculate the random grid charging electric vehicle charging bus and adjacent bus voltage and phase parameters, to obtain the corresponding index L of local voltage stability. The support vector machine (SVM) algorithm was used to train and predict the index L. The results show that the SVM algorithm is simple and efficient, helpful to predict the impact of random grid charging of electric vehicles on the grid voltage index L. Through simulation examples, it is concluded that the random access of the electric vehicle to the grid not only affects the voltage stability of its own bus, but also has a greater impact on the stability of the adjacent bus voltage, of which the voltage stability impact generated by the central bus of the electric vehicle connected to the grid is the maximum, easy to cause a voltage stability accident.
Key words: electric vehicle; grid charging; voltage stability index L; support vector machine
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