• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    考慮風(fēng)電場儲能容量配置的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計算法對比研究

    2021-05-21 10:05:02蔣艾町李小雨李嘉逸
    四川電力技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:高斯分布電功率特征值

    蔣艾町,李小雨,夏 雪,李嘉逸

    (中國電力工程顧問集團(tuán)西南電力設(shè)計院有限公司,四川 成都 610021)

    0 引 言

    隨著化石能源等不可再生能源的不斷消耗,資源緊張、環(huán)境污染和氣候變化等問題日益加劇。風(fēng)力發(fā)電以其清潔安全、可持續(xù)、技術(shù)成熟、開發(fā)價值高等優(yōu)勢,迅速在各國的能源戰(zhàn)略中占據(jù)重要位置[1-3]。但由于風(fēng)力資源固有的隨機(jī)和波動特性,不論采用何種風(fēng)電功率預(yù)測方法,風(fēng)功率預(yù)測都具有一定的不確定性,對風(fēng)電系統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)度、棄風(fēng)限電、備用容量配置以及安全運行都會產(chǎn)生影響[4-5],因此,中國各省陸續(xù)推出風(fēng)電功率預(yù)測誤差考核政策。儲能作為改善風(fēng)電功率預(yù)測誤差的一種有效手段在工程中被廣泛應(yīng)用,有效估計風(fēng)電功率預(yù)測誤差,不僅能為風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)度和運行提供參考,還能對風(fēng)電場儲能系統(tǒng)容量的合理配置進(jìn)行指導(dǎo),因此有必要對風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計方法進(jìn)行研究。

    目前國內(nèi)研究最為廣泛的是采用概率分布擬合的方法對風(fēng)電功率預(yù)測誤差進(jìn)行估計計算。該方法通過統(tǒng)計風(fēng)電功率預(yù)測誤差歷史數(shù)據(jù),對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,建立其概率密度分布模型,進(jìn)而求取預(yù)測誤差的估計區(qū)間[6-13]。文獻(xiàn)[6]利用混合高斯分布對風(fēng)電功率預(yù)測誤差進(jìn)行擬合研究分析,結(jié)果表明不同預(yù)測方法下產(chǎn)生的功率預(yù)測誤差的分布特性不同,但混合高斯分布對于應(yīng)用不同預(yù)測方法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差均具有高精度的適應(yīng)性。文獻(xiàn)[7-8]基于貝塔分布對風(fēng)電場實際風(fēng)電功率進(jìn)行分析,得到其貝塔分布的概率密度函數(shù),然后建立相應(yīng)的最優(yōu)解模型,求取風(fēng)功率預(yù)測誤差的最小概率區(qū)間。文獻(xiàn)[9-12]采用非參數(shù)概率區(qū)間估計方法,不對總體分布進(jìn)行先驗假設(shè),通過滑動分塊百分位數(shù)Bootstrap法、核密度估計等方法直接求取預(yù)測誤差的置信區(qū)間。文獻(xiàn)[13]首先采用聚類算法將預(yù)測誤差采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,然后針對每類數(shù)據(jù)計算其概率密度函數(shù),求取分布模型,進(jìn)而得到風(fēng)電預(yù)測誤差估計區(qū)間。

    此外,特征值提取法也經(jīng)常被用于風(fēng)功率預(yù)測誤差估計模型的建立[14-18]。文獻(xiàn)[14-16]根據(jù)風(fēng)電場的歷史運行數(shù)據(jù)和日前預(yù)測數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)中的有效特征值,如當(dāng)日功率波動、近期功率波動及預(yù)測方法精度等,通過多元線性回歸法建立回歸方程,進(jìn)而求取預(yù)測誤差的估計區(qū)間。文獻(xiàn)[17-18]在直接提取數(shù)據(jù)特征值的基礎(chǔ)上,加入小波分析、粗糙集理論及字典學(xué)習(xí)等算法,對風(fēng)電功率預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后采用多元線性回歸方程,建立風(fēng)電功率預(yù)測誤差的估計模型。然而,這些方法雖然能夠改善預(yù)測誤差估計效果,但增加了算法的復(fù)雜程度,工程實用性較低。

    綜上所述,下面選取適用范圍較廣的基于混合高斯分布擬合法和特征值提取法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計算法,針對這兩種方法進(jìn)行了詳細(xì)的對比研究。同時提出了一種結(jié)合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和馬爾可夫模型(Markov model,MM)的MM-GMM優(yōu)化預(yù)測誤差區(qū)間估計算法并驗證其有效性。

    1 混合高斯分布擬合法

    基于混合高斯分布擬合法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計方法首先假設(shè)誤差數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)符合混合高斯分布,然后通過對歷史風(fēng)電功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,得到樣本數(shù)據(jù)的混合高斯模型,進(jìn)而設(shè)置合理的置信水平求得預(yù)測誤差的估計區(qū)間。該方法適用范圍廣、精度高[6]。

    一維混合高斯分布模型由多個正態(tài)分布線性組成,其概率密度函數(shù)表達(dá)式為

    f(x;μ1,…,μN,σ1,…,σk)=

    (1)

    式中:k為正態(tài)分布的個數(shù);ai(1≤i≤k)為各正態(tài)分布的權(quán)值;μi為各正態(tài)分布的均值;σi為各正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差。

    根據(jù)風(fēng)電場歷史誤差數(shù)據(jù),利用期望最大化(expectation maximization,EM)算法對混合高斯模型進(jìn)行參數(shù)估計,求解式(1)中的ai、μi和σi[6, 19]。

    設(shè)θj=(aj,μj,σj),j=1,2,…,k為GMM中各正態(tài)分布模型的參數(shù),Θ=(θ1,θ2,…,θk)為GMM中的所有參數(shù)。EM算法主要包含以下兩個步驟:

    1)計算樣本數(shù)據(jù)X的對數(shù)似然函數(shù)的最大似然估計值,其對數(shù)似然函數(shù)如式(2)。

    (2)

    式中:T為樣本總數(shù);k為正態(tài)分布的個數(shù);Θ(q)為第q次迭代時計算得到的參數(shù)的最大似然估計值。

    2)最大化上一步得到的最大似然估計值,求解參數(shù)。

    (3)

    重復(fù)迭代上述步驟至Θ(q+1)和Θ(q)之間的差值無窮小,即收斂時,則為最優(yōu)的模型參數(shù)。

    根據(jù)上述步驟建立基于混合高斯分布擬合法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計模型,然后設(shè)置合理的置信水平,即可求得風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計區(qū)間。

    2 特征值提取法

    基于特征值提取法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計是通過分析與預(yù)測誤差相關(guān)的特征值,將這些特征值與風(fēng)電功率預(yù)測誤差聯(lián)合建立多元線性回歸方程,進(jìn)而求取預(yù)測誤差的估計區(qū)間。

    獲得風(fēng)電場的歷史運行數(shù)據(jù),包括歷史預(yù)測功率和實際功率以及風(fēng)電場日前預(yù)測功率,從統(tǒng)計學(xué)角度出發(fā),利用各種統(tǒng)計學(xué)參數(shù)提煉出與預(yù)測誤差相關(guān)的特征值,如日前預(yù)測功率波動性、近期風(fēng)電功率波動性、風(fēng)功率幅值及預(yù)測方法的預(yù)測精度等,進(jìn)行相關(guān)性分析[14-15]。選取相關(guān)性較強(qiáng)的特征值,利用多元線性回歸方程建立預(yù)測誤差估計模型。其中,相關(guān)性計算使用卡爾·皮爾遜對相關(guān)系數(shù)r的表述如式(4)所示[14,17]。

    (4)

    風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計模型為

    E=b0+b1·x1+b2·x2+...+bn·xn

    (5)

    式中:E為當(dāng)日風(fēng)電功率的平均絕對誤差;x1,…,xn為與E強(qiáng)相關(guān)的各個特征值;b0,…,bn為估計模型的回歸系數(shù)。

    通常來講,與風(fēng)電預(yù)測功率的平均絕對誤差相關(guān)性較強(qiáng)的因素有當(dāng)日風(fēng)電功率波動、當(dāng)日風(fēng)電功率水平和預(yù)測方法的預(yù)測精度等[14-16]。其中,當(dāng)日風(fēng)電功率波動和當(dāng)日風(fēng)電功率水平對預(yù)測誤差的影響較大[13]。

    用當(dāng)日的日前預(yù)測風(fēng)電功率的標(biāo)準(zhǔn)方差ST表示當(dāng)日風(fēng)電功率波動,ST越大,表明當(dāng)日風(fēng)電功率波動越大,風(fēng)電功率預(yù)測難度增加,預(yù)測精度下降,風(fēng)電功率預(yù)測誤差則會增大[14-16]。ST的具體表達(dá)式為[14-16]

    (6)

    用當(dāng)日預(yù)測功率平均值表示當(dāng)日風(fēng)電功率水平Pave,若當(dāng)日風(fēng)電功率水平較大,則風(fēng)電功率容易變化,增大風(fēng)電功率預(yù)測誤差[14-16]。當(dāng)日風(fēng)電功率水平Pave如式(7)所示[14-16]。

    (7)

    同樣地,若風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的預(yù)測精度較低,風(fēng)電功率預(yù)測誤差也會較大[14-16]。風(fēng)電功率近期預(yù)測精度Pre如式(8)所示[14]。

    (8)

    式中:Pmt為每一時刻的實際功率;N2表示近幾日預(yù)測時刻數(shù),取96的正整數(shù)倍。

    根據(jù)風(fēng)電場歷史運行數(shù)據(jù)計算得到ST、Pave和Pre,并利用式(4)計算各特征值與平均絕對誤差的相關(guān)性,選取相關(guān)性強(qiáng)的因素和平均絕對誤差帶入式(5),利用Matlab進(jìn)行求解,即可得到風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計模型并求解誤差估計區(qū)間。

    3 算例分析

    為了驗證評估上述兩種方法的有效性,利用西北地區(qū)某風(fēng)電場2018年6月1日至2018年7月30日的風(fēng)電預(yù)測功率數(shù)據(jù)和實際功率數(shù)據(jù),根據(jù)前50日的數(shù)據(jù)樣本,分別采用兩種方法對2018年7月21日至2018年7月30日進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計。

    3.1 混合高斯分布擬合法

    基于得到的風(fēng)電場功率數(shù)據(jù),對風(fēng)電場的功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,利用Matlab軟件,根據(jù)第1節(jié)的誤差估計模型建立步驟,對預(yù)測誤差進(jìn)行混合高斯分布擬合,分別建立二權(quán)值和三權(quán)值的混合高斯模型,得到的結(jié)果如表1所示。

    表1 二權(quán)值和三權(quán)值的混合高斯模型參數(shù)值

    根據(jù)表1分別繪制二權(quán)值和三權(quán)值的混合高斯模型曲線,對比其概率密度分布圖(如圖1所示)??梢钥闯?,對于該風(fēng)電場的功率預(yù)測誤差分布,較二權(quán)值混合高斯模型而言,三權(quán)值混合高斯模型擬合的概率分布曲線更加準(zhǔn)確。

    因此,風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型采用三權(quán)值的混合高斯模型,設(shè)置95%的置信水平,得到風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計區(qū)間為[-25.235 1,24.507 5],其與實際風(fēng)電運行數(shù)據(jù)的對比如圖2所示。

    圖1 不同權(quán)值混合高斯模型分布擬合圖

    圖2 基于混合高斯分布擬合法的風(fēng)電功率預(yù)測誤差區(qū)間估計結(jié)果

    3.2 特征值提取法

    同樣地,基于得到的風(fēng)電場功率數(shù)據(jù),根據(jù)式(6)、式(7)、式(8)分別計算得到特征值ST、Pave和Pre,通過式(4)計算得到3個特征值與日平均絕對誤差E的相關(guān)性有:rST_E=0.516 9、rPave_E=0.785 0、rPre_ E=0.126 4。

    可以看出,對于該風(fēng)電場,當(dāng)日風(fēng)電功率波動ST和當(dāng)日風(fēng)功率幅值Pave與誤差的相關(guān)性較高。因此,以當(dāng)日風(fēng)電功率波動和當(dāng)日風(fēng)功率幅值兩個特征值作為線性回歸方程的自變量來建立如式(5)所示的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計模型。

    基于以上分析,利用Matlab軟件,計算得到風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計模型的線性回歸系數(shù)及其95%的置信區(qū)間,如表2所示。

    表2 基于特征值提取的風(fēng)電功率預(yù)測

    根據(jù)表2和式(5),求得風(fēng)電場2018年7月21日至2018年7月30日這10天的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計區(qū)間,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 基于特征值提取的風(fēng)電功率預(yù)測誤差區(qū)間估計結(jié)果

    3.3 誤差估計區(qū)間評價

    風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計區(qū)間是決定風(fēng)電場儲能容量配置的關(guān)鍵。利用兩個指標(biāo)對得到的誤差估計區(qū)間進(jìn)行評估:區(qū)間覆蓋率RPICP和區(qū)間平均帶寬RPINAW,這兩個指標(biāo)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(9)[9,12]所示。

    (9)

    式中:N為樣本總數(shù);kt為布爾量,當(dāng)t時刻的誤差值位于誤差估計區(qū)間內(nèi),kt為1,否則為0;R為實際值的變化范圍;Ut(xt)為t時刻誤差估計區(qū)間的上限;Lt(xt)為t時刻誤差估計區(qū)間的下限。

    可以看出,對于風(fēng)電場儲能的容量配置,RPICP決定了容量配置的有效性,RPINAW決定了容量配置的經(jīng)濟(jì)性。對于一個理想的誤差估計區(qū)間,RPICP越大,覆蓋率越高,儲能容量配置則越有效;RPINAW越小,區(qū)間精度越高,儲能容量配置則越經(jīng)濟(jì)。根據(jù)前兩個小節(jié)的分析計算,兩種方法的誤差估計區(qū)間的RPICP和RPINAW如表3所示。

    表3 兩種方法的誤差估計區(qū)間的指標(biāo)結(jié)果

    由表3可知,基于特征值提取法的風(fēng)電功率預(yù)測區(qū)間估計的區(qū)間覆蓋率和基于混合高斯分布擬合方法的風(fēng)電功率預(yù)測區(qū)間估計的區(qū)間覆蓋率分別為58.85%和92.08%,后者的區(qū)間覆蓋率遠(yuǎn)高于前者。但是基于混合高斯分布擬合方法得到的估計區(qū)間的帶寬較大,為80.37%,因此根據(jù)該區(qū)間配置儲能容量的經(jīng)濟(jì)性較差,而基于特征值提取法得到的估計區(qū)間的RPINAW則較小,為25.43%。

    3.4 MM-GMM優(yōu)化預(yù)測誤差區(qū)間估計算法

    根據(jù)前面的分析可以看出,若根據(jù)混合高斯分布擬合得到的誤差估計區(qū)間進(jìn)行風(fēng)電場儲能容量配置,其有效性較高但經(jīng)濟(jì)性較差;若根據(jù)特征值提取法得到的誤差估計區(qū)間進(jìn)行儲能容量配置,其經(jīng)濟(jì)性較好但有效性較低。為了解決上述問題,兼顧儲能容量配置時的有效性和經(jīng)濟(jì)性,基于混合高斯模型,結(jié)合馬爾可夫模型,提出了一種MM-GMM優(yōu)化預(yù)測誤差區(qū)間估計算法。

    由于風(fēng)本身固有的隨機(jī)性和波動性,風(fēng)電功率預(yù)測誤差也具有較強(qiáng)的不確定性,風(fēng)電功率預(yù)測通常只與相鄰時段有關(guān),而與過去所處的狀態(tài)無關(guān),因此,考慮在風(fēng)電預(yù)測誤差區(qū)間估計中引入馬爾可夫模型。

    若隨機(jī)過程具有“無后效性”,即在已知現(xiàn)在狀態(tài)的前提下,其未來的狀態(tài)與過去的狀態(tài)無關(guān),則稱其為馬爾可夫過程[20-21]。

    定義P為馬爾可夫過程的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,Pij為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P中由狀態(tài)Si一步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)Sj的概率,根據(jù)其無后效性有[20-21]:

    Pij(t)=P{S(t+1)=j|S(t)=i}

    (10)

    式中:S(t)=i表示t時刻的狀態(tài)為i;S(t+1)=j表示t+1時刻的狀態(tài)為j。

    根據(jù)上述分析,結(jié)合第1節(jié)的混合高斯模型的求解過程,MM-GMM優(yōu)化預(yù)測誤差區(qū)間估計算法的具體步驟如下:

    1)利用EM算法求出樣本數(shù)據(jù)中每個時刻的功率預(yù)測誤差處于混合高斯分布中的具體分布及其均值和標(biāo)準(zhǔn)差;

    2)根據(jù)計算得到的每個時刻誤差所處的分布狀態(tài),計算馬爾可夫過程的一階狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣PE;

    3)根據(jù)最近時刻所處的狀態(tài),利用計算得到的一階狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣PE,預(yù)測未來一天各時刻誤差所處的分布狀態(tài);

    4)設(shè)置置信水平,計算預(yù)測狀態(tài)所處分布的對應(yīng)置信區(qū)間即為該時刻的預(yù)測誤差估計區(qū)間。

    對所提的優(yōu)化算法進(jìn)行算例驗證,同樣地,利用西北地區(qū)某風(fēng)電場的數(shù)據(jù)樣本,采用所提的優(yōu)化算法對2018年7月21日至2018年7月30日進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計。每個狀態(tài)采用95%的置信區(qū)間,得到的結(jié)果如圖4所示。

    圖4 MM-GMM優(yōu)化預(yù)測誤差區(qū)間估計算法的區(qū)間估計結(jié)果

    根據(jù)如圖4所示的估計區(qū)間,計算該區(qū)間RPICP為71.56%,RPINAW為26.01%。3種方法的誤差估計區(qū)間指標(biāo)結(jié)果的對比如表4所示。可以看出,與前兩種方法相比,所提的優(yōu)化算法不僅有效性較高,且區(qū)間較窄,能夠為風(fēng)電場的儲能容量配置提供有效的指導(dǎo)信息,經(jīng)濟(jì)性較好。

    表4 3種方法的誤差估計區(qū)間的指標(biāo)結(jié)果

    4 結(jié) 語

    對混合高斯分布擬合法和特征值提取法這兩種典型的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計算法進(jìn)行的詳細(xì)研究表明:基于混合高斯分布擬合的誤差估計方法得到的誤差估計區(qū)間進(jìn)行儲能容量配置的有效性高但經(jīng)濟(jì)性較差;基于特征值提取的誤差估計方法得到的誤差估計區(qū)間進(jìn)行儲能容量配置的經(jīng)濟(jì)性好但有效性較低。

    為了有效估計風(fēng)電功率預(yù)測誤差,上面給出對于風(fēng)電場儲能配置具有指導(dǎo)意義的預(yù)測誤差估計區(qū)間,在混合高斯模型的基礎(chǔ)上,對風(fēng)電功率預(yù)測誤差進(jìn)行狀態(tài)劃分,結(jié)合馬爾可夫模型,提出了一種MM-GMM優(yōu)化誤差區(qū)間估計算法并進(jìn)行了算例驗證。結(jié)果表明,基于所提的優(yōu)化算法得到的估計區(qū)間不僅覆蓋率較高,而且?guī)捿^小,兼顧了風(fēng)電場儲能容量配置時的有效性和經(jīng)濟(jì)性,具有較好的綜合性能,能夠為改善風(fēng)電功率預(yù)測誤差的儲能系統(tǒng)容量配置提供理論依據(jù)。

    猜你喜歡
    高斯分布電功率特征值
    基于PCC-CNN-GRU的短期風(fēng)電功率預(yù)測
    一類帶強(qiáng)制位勢的p-Laplace特征值問題
    利用Box-Cox變換對移動通信中小區(qū)級業(yè)務(wù)流量分布的研究
    單圈圖關(guān)聯(lián)矩陣的特征值
    輕松上手電功率
    你會計算電功率嗎
    2種非對稱廣義高斯分布模型的構(gòu)造
    解讀電功率
    一種基于改進(jìn)混合高斯模型的前景檢測
    基于商奇異值分解的一類二次特征值反問題
    国产区一区二久久| 老司机影院毛片| 国产精品久久久av美女十八| 欧美日韩黄片免| 国产精品一区二区精品视频观看| 久久久久久久久免费视频了| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产麻豆69| 大香蕉久久成人网| 亚洲av欧美aⅴ国产| 男女之事视频高清在线观看| 一个人免费在线观看的高清视频 | 男人舔女人的私密视频| 女性被躁到高潮视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 中国国产av一级| 伦理电影免费视频| 多毛熟女@视频| 欧美国产精品一级二级三级| 女人精品久久久久毛片| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 欧美精品一区二区免费开放| 又大又爽又粗| 国产av精品麻豆| 一个人免费在线观看的高清视频 | 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产一区二区激情短视频 | 国产精品免费大片| 少妇的丰满在线观看| 在线av久久热| 精品国产乱码久久久久久小说| 欧美日韩视频精品一区| 黄片大片在线免费观看| 国产黄色免费在线视频| 搡老岳熟女国产| 国产亚洲精品第一综合不卡| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 黑人欧美特级aaaaaa片| 大香蕉久久成人网| 久久女婷五月综合色啪小说| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 国产欧美日韩一区二区精品| 1024视频免费在线观看| 亚洲一区二区三区欧美精品| 18在线观看网站| 国产精品 国内视频| 美女大奶头黄色视频| 欧美在线一区亚洲| 啪啪无遮挡十八禁网站| 久久精品人人爽人人爽视色| videosex国产| a级片在线免费高清观看视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 嫩草影视91久久| 纯流量卡能插随身wifi吗| 欧美亚洲日本最大视频资源| 97精品久久久久久久久久精品| 成年人午夜在线观看视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 蜜桃国产av成人99| 久久久久久免费高清国产稀缺| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 亚洲国产看品久久| 国产免费av片在线观看野外av| 欧美精品高潮呻吟av久久| 在线观看免费视频网站a站| 少妇被粗大的猛进出69影院| av视频免费观看在线观看| 啦啦啦免费观看视频1| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 精品视频人人做人人爽| 久热这里只有精品99| 男人添女人高潮全过程视频| 考比视频在线观看| 另类亚洲欧美激情| 国产主播在线观看一区二区| 国产欧美日韩一区二区三 | 男女下面插进去视频免费观看| 国产伦人伦偷精品视频| 亚洲av电影在线进入| 亚洲九九香蕉| 一级毛片女人18水好多| 啦啦啦在线免费观看视频4| 中文字幕高清在线视频| 一本综合久久免费| 99国产精品一区二区三区| 国产精品久久久久久精品电影小说| 久久久久网色| 亚洲专区国产一区二区| 欧美 日韩 精品 国产| 国产精品影院久久| 精品一区二区三卡| 久久亚洲精品不卡| 免费在线观看完整版高清| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 国产三级黄色录像| 久久人妻熟女aⅴ| 久久精品成人免费网站| 男人操女人黄网站| 男人操女人黄网站| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 精品欧美一区二区三区在线| 中国国产av一级| 精品高清国产在线一区| 日韩免费高清中文字幕av| 97人妻天天添夜夜摸| 欧美日韩黄片免| 午夜免费成人在线视频| 在线观看人妻少妇| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 99re6热这里在线精品视频| 国产精品.久久久| 中文字幕人妻丝袜制服| 国产成人影院久久av| 男人操女人黄网站| 女人精品久久久久毛片| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 老司机福利观看| 色视频在线一区二区三区| 亚洲av成人一区二区三| 岛国在线观看网站| 97人妻天天添夜夜摸| 老司机靠b影院| 精品一区二区三卡| 久久av网站| 国产亚洲精品久久久久5区| 一级片免费观看大全| 免费在线观看黄色视频的| 美女扒开内裤让男人捅视频| 正在播放国产对白刺激| 亚洲精品久久午夜乱码| 老司机深夜福利视频在线观看 | 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 一级片免费观看大全| 最黄视频免费看| 中文字幕色久视频| 中国国产av一级| 99久久99久久久精品蜜桃| 色婷婷久久久亚洲欧美| 天堂俺去俺来也www色官网| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 美女午夜性视频免费| 亚洲久久久国产精品| 99精国产麻豆久久婷婷| 嫁个100分男人电影在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 午夜成年电影在线免费观看| 久久青草综合色| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲三区欧美一区| 嫩草影视91久久| 国产av一区二区精品久久| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产一区二区三区av在线| e午夜精品久久久久久久| 搡老乐熟女国产| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av不卡在线播放| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲专区国产一区二区| 嫩草影视91久久| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 满18在线观看网站| 99香蕉大伊视频| 国产精品免费大片| 天堂8中文在线网| 一本大道久久a久久精品| 久久久久久免费高清国产稀缺| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲久久久国产精品| 欧美在线一区亚洲| 黄片大片在线免费观看| tocl精华| 人妻久久中文字幕网| 欧美另类一区| 淫妇啪啪啪对白视频 | 麻豆乱淫一区二区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 12—13女人毛片做爰片一| avwww免费| 亚洲男人天堂网一区| 国产福利在线免费观看视频| 精品久久久久久电影网| 亚洲国产精品一区三区| 午夜91福利影院| 中文字幕精品免费在线观看视频| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 久久久久国内视频| 亚洲av男天堂| 免费在线观看日本一区| 久久精品国产综合久久久| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 波多野结衣av一区二区av| 国产精品二区激情视频| 欧美xxⅹ黑人| 波多野结衣一区麻豆| www.熟女人妻精品国产| 欧美国产精品va在线观看不卡| 欧美 日韩 精品 国产| 他把我摸到了高潮在线观看 | 大陆偷拍与自拍| 99热国产这里只有精品6| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 男人爽女人下面视频在线观看| 久久久国产欧美日韩av| 啦啦啦 在线观看视频| 十八禁人妻一区二区| 欧美另类一区| 国产成+人综合+亚洲专区| 久久精品国产a三级三级三级| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 国产成人精品久久二区二区91| 两人在一起打扑克的视频| 一区二区三区四区激情视频| 妹子高潮喷水视频| 欧美激情 高清一区二区三区| 天天操日日干夜夜撸| 一区二区av电影网| 久久久久久久精品精品| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| www.自偷自拍.com| 99国产精品免费福利视频| 1024视频免费在线观看| √禁漫天堂资源中文www| 午夜91福利影院| 韩国精品一区二区三区| 欧美黑人欧美精品刺激| a级毛片在线看网站| 99久久精品国产亚洲精品| 丁香六月欧美| 欧美日韩黄片免| 考比视频在线观看| 国产成人精品久久二区二区91| 99久久国产精品久久久| 制服人妻中文乱码| 欧美成人午夜精品| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 99精国产麻豆久久婷婷| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 日本av手机在线免费观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 一级a爱视频在线免费观看| 动漫黄色视频在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产一区二区三区综合在线观看| 狠狠狠狠99中文字幕| a级毛片在线看网站| 午夜老司机福利片| 高潮久久久久久久久久久不卡| 狂野欧美激情性bbbbbb| 亚洲第一av免费看| 最近中文字幕2019免费版| 精品一区二区三区四区五区乱码| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 欧美日韩视频精品一区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 国产在视频线精品| 丁香六月天网| 精品少妇黑人巨大在线播放| tocl精华| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 悠悠久久av| 美女高潮到喷水免费观看| av福利片在线| 亚洲精品久久午夜乱码| 丝袜在线中文字幕| 亚洲av美国av| 国产黄频视频在线观看| 国产男女内射视频| 国产精品一区二区精品视频观看| 丁香六月天网| 最近中文字幕2019免费版| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产av国产精品国产| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲中文av在线| 三级毛片av免费| 午夜日韩欧美国产| 丝瓜视频免费看黄片| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 免费观看a级毛片全部| 看免费av毛片| 男人舔女人的私密视频| av有码第一页| 久久这里只有精品19| 欧美乱码精品一区二区三区| 午夜福利视频在线观看免费| 久久久水蜜桃国产精品网| 丝袜人妻中文字幕| 欧美中文综合在线视频| 9热在线视频观看99| 他把我摸到了高潮在线观看 | 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 制服人妻中文乱码| 国产不卡av网站在线观看| 午夜视频精品福利| 久久亚洲国产成人精品v| a在线观看视频网站| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产日韩欧美亚洲二区| 香蕉丝袜av| 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 国产xxxxx性猛交| 免费看十八禁软件| 久久综合国产亚洲精品| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 美女午夜性视频免费| 99国产精品一区二区蜜桃av | 9191精品国产免费久久| 一级毛片精品| 久久久久视频综合| 精品国产一区二区久久| av超薄肉色丝袜交足视频| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 久久精品国产亚洲av高清一级| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 欧美人与性动交α欧美软件| 日韩视频在线欧美| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产男女内射视频| 99热全是精品| 久久中文看片网| 日本av免费视频播放| 亚洲色图综合在线观看| 欧美 日韩 精品 国产| 国产精品九九99| 亚洲人成电影免费在线| 国精品久久久久久国模美| 男女午夜视频在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 两人在一起打扑克的视频| 国产精品熟女久久久久浪| 亚洲视频免费观看视频| 中国美女看黄片| 91老司机精品| 久久人人97超碰香蕉20202| 午夜福利在线免费观看网站| 一本色道久久久久久精品综合| 手机成人av网站| 十八禁网站网址无遮挡| 女警被强在线播放| 热99国产精品久久久久久7| 美女午夜性视频免费| 69av精品久久久久久 | av网站在线播放免费| 亚洲精品在线美女| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 欧美乱码精品一区二区三区| 两个人免费观看高清视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 精品国产乱子伦一区二区三区 | 中文字幕人妻熟女乱码| 脱女人内裤的视频| 男人舔女人的私密视频| 男女下面插进去视频免费观看| 久久久精品94久久精品| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲久久久国产精品| 两人在一起打扑克的视频| 色老头精品视频在线观看| 人妻一区二区av| 精品久久久久久电影网| 色婷婷久久久亚洲欧美| 少妇被粗大的猛进出69影院| 亚洲五月婷婷丁香| netflix在线观看网站| 人妻 亚洲 视频| av福利片在线| 欧美国产精品va在线观看不卡| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产不卡av网站在线观看| 欧美日韩一级在线毛片| 亚洲欧美清纯卡通| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 黄色 视频免费看| 亚洲性夜色夜夜综合| 国产成人啪精品午夜网站| 美女视频免费永久观看网站| 国产精品av久久久久免费| 中国国产av一级| 极品少妇高潮喷水抽搐| a在线观看视频网站| 精品国产国语对白av| 久久狼人影院| 久久精品亚洲av国产电影网| 精品少妇内射三级| 午夜福利一区二区在线看| 日本一区二区免费在线视频| 欧美日韩精品网址| 五月开心婷婷网| 国产极品粉嫩免费观看在线| 老司机影院成人| 国产欧美亚洲国产| 国产男女内射视频| 999久久久国产精品视频| 满18在线观看网站| 久久久久久久精品精品| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产一区二区三区av在线| 老司机影院成人| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 日本vs欧美在线观看视频| 国产日韩欧美视频二区| 色94色欧美一区二区| 欧美少妇被猛烈插入视频| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 天天操日日干夜夜撸| 一级毛片精品| 亚洲国产看品久久| 国产成人影院久久av| 美国免费a级毛片| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 伊人亚洲综合成人网| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 97在线人人人人妻| 麻豆av在线久日| 国精品久久久久久国模美| 国产成人系列免费观看| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲国产av新网站| 久热爱精品视频在线9| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 精品久久蜜臀av无| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲色图综合在线观看| 美女午夜性视频免费| 制服诱惑二区| 国产亚洲精品一区二区www | 中文字幕最新亚洲高清| 国产成人欧美| av超薄肉色丝袜交足视频| 国产1区2区3区精品| 日韩视频在线欧美| 美女主播在线视频| 国产在视频线精品| 欧美午夜高清在线| e午夜精品久久久久久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 俄罗斯特黄特色一大片| 中文欧美无线码| 丝袜喷水一区| 久久免费观看电影| 精品国产国语对白av| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 成人三级做爰电影| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 桃红色精品国产亚洲av| 午夜91福利影院| 国产精品久久久人人做人人爽| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 久久精品人人爽人人爽视色| 亚洲精品国产一区二区精华液| 欧美亚洲日本最大视频资源| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 午夜福利乱码中文字幕| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲欧美精品自产自拍| 亚洲 欧美一区二区三区| 一个人免费看片子| 69精品国产乱码久久久| a级毛片黄视频| 视频区欧美日本亚洲| 91大片在线观看| 免费少妇av软件| 99热国产这里只有精品6| 欧美成人午夜精品| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久国产精品人妻蜜桃| 美女午夜性视频免费| 免费观看a级毛片全部| 在线 av 中文字幕| 成人亚洲精品一区在线观看| 人人澡人人妻人| 国产淫语在线视频| 99久久国产精品久久久| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 天堂中文最新版在线下载| 亚洲情色 制服丝袜| 日韩精品免费视频一区二区三区| 性少妇av在线| 欧美亚洲日本最大视频资源| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 美国免费a级毛片| 亚洲av美国av| 国产男人的电影天堂91| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 电影成人av| 无限看片的www在线观看| 高清视频免费观看一区二区| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 欧美日韩亚洲高清精品| 男女边摸边吃奶| netflix在线观看网站| 岛国毛片在线播放| 中文字幕最新亚洲高清| 国产日韩欧美亚洲二区| 欧美日韩视频精品一区| 少妇 在线观看| 欧美激情高清一区二区三区| 中文字幕高清在线视频| 精品人妻在线不人妻| 极品人妻少妇av视频| 999精品在线视频| 国产三级黄色录像| 久久久久久久久免费视频了| 在线观看免费视频网站a站| 黄色片一级片一级黄色片| 国产精品久久久久久精品古装| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 99国产精品一区二区三区| 国产三级黄色录像| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 在线永久观看黄色视频| 性少妇av在线| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 免费看十八禁软件| 欧美人与性动交α欧美软件| videosex国产| 亚洲国产精品一区三区| 在线永久观看黄色视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 男女午夜视频在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 悠悠久久av| 欧美精品一区二区免费开放| 一边摸一边做爽爽视频免费| 男女之事视频高清在线观看| 高潮久久久久久久久久久不卡| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 美女主播在线视频| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 丝袜人妻中文字幕| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲七黄色美女视频| 人妻人人澡人人爽人人| 99精国产麻豆久久婷婷| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 黄片播放在线免费| 欧美黑人精品巨大| √禁漫天堂资源中文www| 啦啦啦免费观看视频1| 欧美黄色淫秽网站| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 99热网站在线观看| 国产在线一区二区三区精| 午夜老司机福利片| 久久久久久人人人人人| 亚洲熟女精品中文字幕| 丰满饥渴人妻一区二区三| 桃红色精品国产亚洲av| 国产精品国产三级国产专区5o| 成年人黄色毛片网站| 欧美人与性动交α欧美软件| 国产有黄有色有爽视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 免费在线观看黄色视频的| 成人av一区二区三区在线看 | 一二三四在线观看免费中文在| 精品福利永久在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲中文av在线| 久久久久久久精品精品| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 男女高潮啪啪啪动态图| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 丝瓜视频免费看黄片| 桃红色精品国产亚洲av| 亚洲中文字幕日韩| 青草久久国产| 久久久久久人人人人人| 一区二区av电影网| 老熟女久久久| 国产区一区二久久| av在线老鸭窝| 91麻豆av在线| 美女午夜性视频免费| √禁漫天堂资源中文www| 另类亚洲欧美激情| 成人影院久久| 亚洲国产日韩一区二区| 国产成人免费无遮挡视频| 国产一区二区激情短视频 | 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美激情极品国产一区二区三区| 热re99久久国产66热| 久久国产精品大桥未久av| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 2018国产大陆天天弄谢| 国产又色又爽无遮挡免| 高清在线国产一区| 男女床上黄色一级片免费看| 男男h啪啪无遮挡| 日韩欧美免费精品| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲精华国产精华精| 黄网站色视频无遮挡免费观看|