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Data-driven power flow Method Based on Exact Linear Regression Equations

Journal of Modern power Systems and Clean Energy 2022年第3期10卷 800-804页

作者： Yanbo Chen Chao Wu Junjian Qi State Key Laboratory of Alternate Electrical power System with Renewable Energy Sources School of Electrical&Electronic EngineeringNorth China Electric Power UniversityBeijing 102206China Department of Electrical and Computer Engineering Stevens Institute of TechnologyHobokenNJ 07030USA

power flow(PF)is one of the most important calculations in power *** widely-used PF methods are the Newton-Raphson PF(NRPF)method and the fast-decoupled PF(FDPF)*** smart grids,power generations and loads become intermittent and much more uncertain,and the topology also changes more frequently,which may result in significant state shifts and further make NRPF or FDPF difficult to *** address this problem,we propose a data-driven PF(DDPF)method based on historical/simulated data that includes an offline learning stage and an online computing *** the offline learning stage,a learning model is constructed based on the proposed exact linear regression equations,and then the proposed learning model is solved by the ridge regression(RR)method to suppress the effect of data *** online computing stage,the nonlinear iterative calculation is not *** results demonstrate that the proposed DDPF method has no convergence problem and has much higher calculation efficiency than NRPF or FDPF while ensuring similar calculation accuracy.

关键词： Data driven exact linear regression equation fast-decoupled power flow Newton-Raphson method

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