《表3 基于数据驱动的电网潮流计算结果》

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《基于数据驱动的电-热互联综合能源系统线性化潮流计算》

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本文首先针对33节点配电网单独进行训练，分析电网回归模型的计算精度，结果如表3所示。由表3可知，利用基于数据驱动的潮流线性化方法求解电网潮流，电压、相角和支路潮流回归的计算精度均优于基于物理模型的线性化方法。然后对计及非线性的热网计算得到的电-热耦合单元的热功率的历史数据进行训练，得到电-热互联综合能源系统潮流线性化模型中电网部分的回归模型。热网线性化会导致电-热耦合单元得到的热功率存在偏差，进而导致电功率的偏差，分析热网利用非线性模型求得的热功率与线性化模型相比对电-热互联综合能源系统线性化潮流计算电网部分的误差影响，设置9和23节点热网管道长度均为100 m，得到的结果如表4所示。由表4可知，利用基于数据驱动的线性化模型求解含CHP注入时的电网潮流精度较高。同时由于利用热网线性化模型求解热功率时精度较高，故基于线性化模型求解热网潮流时产生的热功率误差对电网潮流计算精度的影响几乎可以忽略不计。