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基于因果推断的源荷双侧长时间尺度共模作用分析方法
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作者 李霞 王湘 +6 位作者 鲁宗相 谭显东 李海波 杨黎 汲国强 陈佳玺 朱宇豪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第5期198-207,共10页
为分析电力系统源荷双侧特征及多因素耦合影响机制,提出一种基于因果推断的长时间尺度源荷共模作用机理研究方法。首先,分析不同气象因素与新能源出力和负荷之间的相关性;其次,采用贪婪快速因果推断算法(Greedy fast causal inference,G... 为分析电力系统源荷双侧特征及多因素耦合影响机制,提出一种基于因果推断的长时间尺度源荷共模作用机理研究方法。首先,分析不同气象因素与新能源出力和负荷之间的相关性;其次,采用贪婪快速因果推断算法(Greedy fast causal inference,GFCI)构建因果图识别源荷与各因素间的因果关系,并结合双机器学习(Double machine learning,DML)方法构建因果效应评估模型,量化关键因素的动态影响,最后基于开放数据集对不同因果推断方法识别的结果进行对比分析。算例分析结果显示:温度对负荷具有显著影响,同时由于温度积累效应,极端高温下,温度每升高一度,温度对负荷的因果效应影响降低200 MW;风速对风机出力影响呈现分段非线性特征,在低速区间为正向作用,极端大风下则呈现负面影响;太阳辐照度与光伏出力在低照度区间呈现显著因果效应,超出300 W/m^(2)因果效应开始下降。所提方法能定性识别气象要素与源荷的因果路径,并定量评估不同因素的因果效应强度。 展开更多
关键词 源荷双侧 共模作用 因果效应识别与评估 gfci推断算法 双机器学习
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