• <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 ?

    基于最小二乘向量機-自適應柯西變異粒子群光伏功率預測

    2022-12-17 13:38:36朱佳銘潘庭龍
    電氣自動化 2022年6期
    關鍵詞:變異發(fā)電粒子

    朱佳銘, 潘庭龍

    (江南大學 電氣自動化研究所,江蘇 無錫 214122)

    0 引 言

    光伏發(fā)電受太陽輻射變化等天氣因素的影響,發(fā)電功率表現(xiàn)出隨機性、間歇性和不穩(wěn)定性,并網(wǎng)時會造成對大電網(wǎng)系統(tǒng)的沖擊。因此,建立合適的預測模型,對光伏發(fā)電功率進行精確預測,是光伏并網(wǎng)系統(tǒng)、微網(wǎng)等系統(tǒng)安全穩(wěn)定及優(yōu)化運行的重要環(huán)節(jié)[1]。統(tǒng)計方法是目前應用較為廣泛的方法,主要依據(jù)歷史數(shù)據(jù),對光伏發(fā)電輸入輸出數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計規(guī)律,從而實現(xiàn)預測,建模的過程相對簡化。文獻[2]采用模糊寬度學習系統(tǒng)(fuzzy broad learning system,F(xiàn)BLS)的方法實現(xiàn)光伏發(fā)電功率的預測。文獻[3]結(jié)合熵理論和改進極限學習機(extreme learning machine,ELM),建立了光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預測建模。文獻[4]采用數(shù)據(jù)清洗與組合學習相結(jié)合的方法實現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預測。文獻[5]提出一種基于數(shù)字孿生的光伏發(fā)電功率超短期預測機制。文獻[6]采用最小二乘支持向量機(least squares support veotor machine,LSSVM)尋找光伏發(fā)電功率與氣象因素間的非線性統(tǒng)計規(guī)律實現(xiàn)功率預測。文獻[7]采用改進骨干粒子群(particle swarm optimization,PSO)等優(yōu)化算法對LSSVM光伏發(fā)電預測模型參數(shù)進行了優(yōu)化,實現(xiàn)了對發(fā)電功率的短期預測。

    考慮基本PSO存在易早熟和陷入局部最優(yōu)的情況,本文通過改進粒子尋優(yōu)的慣性權重,加入自適應柯西變異函數(shù)來提高粒子的尋優(yōu)能力,采用自適應柯西變異粒子群算法(adaptive Cauchy mutation particle swarm optimization,ACMPSO)實現(xiàn)LSSVM光伏發(fā)電功率的預測,根據(jù)國外光伏電站實測數(shù)據(jù)對模型進行訓練,對預測結(jié)果進行了仿真分析。

    1 基于LSSVM的光伏風電功率預測模型

    LSSVM是將最小二乘線性系統(tǒng)引入到支撐向量機(support vector machine,SVM)中,并利用二次規(guī)劃方法實現(xiàn)回歸預測。設樣本集為{(x1,y1), (x2,y2),…(xi,yi)},其選自于光伏發(fā)電系統(tǒng)相似日歷史數(shù)據(jù),其中,i=1,2,3,…,t。LSSVM線性回歸函數(shù)為:

    f(x)=wTφ(x)+b

    (1)

    式中:φ(x)為核函數(shù);w為權向量;b為常數(shù)。

    目標優(yōu)化函數(shù)為:

    (2)

    式中:ek為松弛變量,k=1,…,t;γ為正則化懲罰系數(shù)。

    目標函數(shù)的約束條件為:

    yk=wTφ(x)+b+ek

    (3)

    定義Lagrange函數(shù)求解式:

    (4)

    式中:ak為拉格朗日乘子。

    根據(jù)KKT(Karush-Kuhn-Tucker)最優(yōu)化條件,可得:

    (5)

    將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解線性方程:

    (6)

    式中:y=[y1,y2,…,yt]T;It=[1,…,1]T;a=[a1,…,at]T;Ωkl=φ(xk)Tφ(xl);k,l=1,…,t。其中a、b由式(4)解得:

    (7)

    (8)

    LSSVM的函數(shù)估計如式(9)所示。

    (9)

    式中:k(x,xk)為核函數(shù)。采用如下徑向基核函數(shù):

    (10)

    式中:σ為核函數(shù)參數(shù),為正常數(shù)。

    2 基于ACMPSO算法的模型參數(shù)優(yōu)化

    核函數(shù)參數(shù)σ和正則化懲罰系數(shù)γ的取值對LSSVM光伏發(fā)電功率預測模型的效果影響很大。本文采用PSO算法對這些參數(shù)進行尋優(yōu)??紤]基本PSO存在易早熟和陷入局部最優(yōu)的情況,通過改進粒子尋優(yōu)的慣性權重,加入自適應柯西變異函數(shù)來提高粒子的尋優(yōu)能力,采用改進后的粒子群算法即ACMPSO算法實現(xiàn)LSSVM光伏發(fā)電功率的預測。

    利用ACMPSO算法對LSSVM光伏發(fā)電功率預測模型的參數(shù)進行優(yōu)化的基本思路是:將LSSVM預測模型中需要設計的兩個參數(shù)σ2和c分別作為粒子在兩個維度上的尋優(yōu)變量,在此基礎上設定尋優(yōu)的目標函數(shù),接著計算粒子的適應度,不斷更新粒子的位置和速度以獲得更優(yōu)的粒子參數(shù),尋優(yōu)結(jié)束后可以得到全局最優(yōu)值,即LSSVM預測模型中的核函數(shù)寬度函數(shù)σ2和懲罰系數(shù)c的最優(yōu)值。

    具有m個粒子數(shù)的種群表示為S=(X1,X2,…,Xm)。式中:Xi=(xi1,xi2,…,xid)為第i(i=1,2,…,m)個粒子在d維目標搜索空間中的矢量點。Vi=(vi1,vi2,…,vim)為飛行速度。

    PSO算法的粒子在更新速度和位置時,進行操作時依據(jù)的公式為:

    (11)

    式中:i=1,2,3…,m;Vi,d為粒子在第d維上的飛行速度;c1、c2為學習因子,是正常數(shù),通常取值都為2;Pi為粒子個體極值,Pi=pi1,pi2,…,pid;Pg為粒子群當前全局極值,Pg=pg1,pg2,…,pgm;t為當前迭代次數(shù);r1、r2為0~1之間的隨機數(shù)。

    加入自適應柯西變異函數(shù)來改進粒子尋優(yōu)的慣性權重,從而提高粒子的尋優(yōu)能力。改進后的慣性權重為:

    (12)

    式中:wmin、wmax為慣性權重的最小值與最大值;t、tmax為當前迭代次數(shù)與最大迭代次數(shù)。

    生成的自適應柯西變異函數(shù)為:

    (13)

    式中:xm為自適應變異調(diào)節(jié)變量;coh為粒子群整體的凝聚度。coh定義為:

    (14)

    變異粒子更新方程為:

    gbest*=gbest+F(xm)

    (15)

    式中:gbest為當前最優(yōu)值;“*”為變異操作。

    通過式(12)變異函數(shù)可判斷粒子擁擠度進行自適應變異,使粒子在迭代初期獲得更大解空間,迭代后期更容易收斂。

    選取訓練樣本實際值與預測值之間的平均相對誤差作為適應度函數(shù):

    (16)

    利用ACMPSO算法進行優(yōu)化時,先進行初始化處理,設置粒子數(shù)、初始位置和初始速度。由于本文尋優(yōu)的LSSVM模型參數(shù)有兩個,因此d=2,設粒子種群m=20,最大迭代次數(shù)k=100,為了防止粒子過小或過大,設置粒子模型參數(shù)的尋優(yōu)范圍,σ為[0,10],γ為[0.1,100];然后利用式(11)計算出粒子目標函數(shù)值,找出當前個體極值和全局極值,并利用式(10)來對粒子的速度和位置進行更新,若達到最大迭代次數(shù)則停止更新,否則繼續(xù)上述步驟,直至迭代結(jié)束,即可輸出最優(yōu)模型參數(shù)。

    3 算例分析

    采用文獻[1]中提出的加權灰色關聯(lián)投影法進行相似日的評定,選取與預測日相同季節(jié)與天氣類型的歷史數(shù)據(jù)樣本作為訓練集。選取某地區(qū)典型日500 kW光伏電站的歷史功率值,兩個數(shù)據(jù)集分別為連續(xù)42 d的旱季樣本值和雨季樣本值,每個樣本共有53個特征,包括最高溫度、最低溫度、平均溫度、星期類型及48個時刻的發(fā)電功率。數(shù)據(jù)樣本分為41個訓練樣本和1個測試樣本。圖1和圖2分別為旱季和雨季的光伏功率預測結(jié)果。

    圖1 旱季典型日光伏發(fā)電功率預測結(jié)果

    圖2 雨季典型日光伏發(fā)電功率預測結(jié)果

    根據(jù)典型地區(qū)旱季和雨季典型日的光伏功率預測結(jié)果可以看出:旱季典型日的光伏發(fā)電功率較高,預測模型LSSVM,PSO-LSSVM以及ACMPSO-LSSVM的預測軌跡基本一致,本文的ACMPSO-LSSVM模型的預測功率曲線和實際輸出功率曲線更加貼近;雨季典型日的光伏功率明顯降低,并且太陽輻照強度和溫度明顯下降,導致光伏功率下降較多,部分時刻的預測誤差也較大,在三種模型中,本文所提模型預測的功率曲線更加符合實際光伏發(fā)電功率曲線的變化趨勢。

    采用平均絕對百分比誤差(MAPE)、均方根誤差(RMSE)兩個指標對模型的性能進行評價。計算公式為:

    (17)

    (18)

    將本文提出的方法與基本LSSVM、PSO-LSSVM方法進行對比分析,三種光伏發(fā)電功率預測模型的性能指標如表1所示。

    表1 光伏發(fā)電功率預測誤差指標對比 單位:%

    根據(jù)表1數(shù)據(jù)可得:旱季典型日,ACMPSO-LSSVM模型預測結(jié)果的MAPE和RMSE指標分別為2.24%和4.66%,雨季典型日ACMPSO-LSSVM模型預測結(jié)果的MAPE和RMSE指標分別為2.86%和2.79%,均優(yōu)于LSSVM和PSO-LSSVM模型的預測效果。由此表明,在不同季節(jié)下,本文提出的ACMPSO-LSSVM模型預測曲線接近實際曲線,說明ACMPSO-LSSVM有很好的學習和映射能力,具有更高的精確性和穩(wěn)定性。

    4 結(jié)束語

    本文首先采用LSSVM方法建立了基礎的光伏發(fā)電功率預測模型,模型的訓練數(shù)據(jù)為具有相同季節(jié)和天氣類型的相似日歷史數(shù)據(jù);然后采用ACMPSO算法對建立的LSSVM光伏發(fā)電功率預測模型的核函數(shù)參數(shù)σ和正則化懲罰系數(shù)γ進行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明本文所提出的ACMPSO -LSSVM光伏發(fā)電功率預測方法表現(xiàn)出很高的預測精度以及很好的適應性。本文所提出的方法對光伏并網(wǎng)系統(tǒng)、微網(wǎng)等系統(tǒng)的安全穩(wěn)定及優(yōu)化運行具有重要的應用價值。

    猜你喜歡
    變異發(fā)電粒子
    “發(fā)電”
    檸檬亦能發(fā)電?
    科學大眾(2021年9期)2021-07-16 07:02:50
    變異危機
    變異
    支部建設(2020年15期)2020-07-08 12:34:32
    基于粒子群優(yōu)化的橋式起重機模糊PID控制
    測控技術(2018年10期)2018-11-25 09:35:54
    基于粒子群優(yōu)化極點配置的空燃比輸出反饋控制
    搖晃發(fā)電小圓球
    摩擦發(fā)電
    學與玩(2017年4期)2017-02-16 07:05:40
    變異的蚊子
    百科知識(2015年18期)2015-09-10 07:22:44
    基于Matlab的α粒子的散射實驗模擬
    物理與工程(2014年4期)2014-02-27 11:23:08
    天堂俺去俺来也www色官网| 黄片wwwwww| 中文在线观看免费www的网站| 国产精品国产三级国产专区5o| 国产亚洲精品久久久com| 少妇人妻精品综合一区二区| 免费av观看视频| 成人毛片60女人毛片免费| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 一级毛片久久久久久久久女| 国产69精品久久久久777片| 日韩电影二区| 男的添女的下面高潮视频| 日韩制服骚丝袜av| 高清欧美精品videossex| 亚洲精品一区蜜桃| 插逼视频在线观看| 一级毛片 在线播放| 卡戴珊不雅视频在线播放| 成人二区视频| 精品少妇黑人巨大在线播放| 日日啪夜夜撸| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲欧美一区二区三区国产| 日韩视频在线欧美| 成年女人看的毛片在线观看| 一边亲一边摸免费视频| 亚洲欧美一区二区三区国产| 人妻 亚洲 视频| 大话2 男鬼变身卡| 国产精品三级大全| 久久精品国产亚洲网站| 国产毛片在线视频| 免费看a级黄色片| 激情五月婷婷亚洲| 国产视频内射| 亚洲在久久综合| freevideosex欧美| 激情 狠狠 欧美| 狂野欧美激情性bbbbbb| 人妻一区二区av| 日日啪夜夜撸| 校园人妻丝袜中文字幕| 丝瓜视频免费看黄片| 成人免费观看视频高清| 草草在线视频免费看| 日日摸夜夜添夜夜爱| 久热久热在线精品观看| av天堂中文字幕网| 在线观看三级黄色| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲人成网站在线观看播放| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 精品午夜福利在线看| 大香蕉97超碰在线| 久热这里只有精品99| 91久久精品电影网| 国产黄a三级三级三级人| 国产老妇伦熟女老妇高清| 黄色欧美视频在线观看| 在线观看av片永久免费下载| 欧美性感艳星| 成人二区视频| 在线a可以看的网站| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 天天躁日日操中文字幕| 日本一本二区三区精品| 国产成人精品久久久久久| av又黄又爽大尺度在线免费看| 春色校园在线视频观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产男女超爽视频在线观看| 22中文网久久字幕| 亚洲精品视频女| 免费观看av网站的网址| 日本-黄色视频高清免费观看| 永久网站在线| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 性插视频无遮挡在线免费观看| 久热久热在线精品观看| 大陆偷拍与自拍| 成人国产av品久久久| 午夜免费鲁丝| 久久精品国产亚洲av天美| 久久女婷五月综合色啪小说 | 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产成人freesex在线| 精品久久久久久久久亚洲| 大片电影免费在线观看免费| 国产老妇女一区| 国产男女超爽视频在线观看| 街头女战士在线观看网站| 免费av毛片视频| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | av在线蜜桃| 国产精品人妻久久久影院| 一区二区三区四区激情视频| 99久久精品国产国产毛片| 免费在线观看成人毛片| 国产乱人偷精品视频| 中文资源天堂在线| 在线a可以看的网站| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 国产精品人妻久久久影院| 一区二区三区四区激情视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 亚洲成人中文字幕在线播放| 久久人人爽人人爽人人片va| 亚洲色图综合在线观看| 在线免费十八禁| 18禁动态无遮挡网站| 国产成人午夜福利电影在线观看| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 久久久久久久久久成人| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 午夜福利视频1000在线观看| 中文资源天堂在线| 美女国产视频在线观看| 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 精品熟女少妇av免费看| 欧美性感艳星| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 国产免费福利视频在线观看| 国产综合精华液| 亚洲av不卡在线观看| 波野结衣二区三区在线| 高清日韩中文字幕在线| 国产高清有码在线观看视频| 日韩视频在线欧美| av天堂中文字幕网| 亚洲av.av天堂| 国产淫片久久久久久久久| 免费av观看视频| 精品久久久久久久久亚洲| 精品久久久精品久久久| 在线播放无遮挡| eeuss影院久久| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | av网站免费在线观看视频| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲精品国产av蜜桃| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 国产黄a三级三级三级人| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 亚洲丝袜综合中文字幕| 欧美bdsm另类| 国产精品一区www在线观看| 国产伦理片在线播放av一区| 免费av毛片视频| 人妻少妇偷人精品九色| h日本视频在线播放| 五月玫瑰六月丁香| 中文字幕制服av| 精品熟女少妇av免费看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产 一区 欧美 日韩| 久久久久久九九精品二区国产| 青青草视频在线视频观看| 欧美高清性xxxxhd video| 国产精品一区二区性色av| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 永久网站在线| 欧美zozozo另类| 一级爰片在线观看| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 丰满人妻一区二区三区视频av| 精品国产乱码久久久久久小说| h日本视频在线播放| 1000部很黄的大片| 日本wwww免费看| 久久精品久久精品一区二区三区| 少妇人妻精品综合一区二区| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 三级经典国产精品| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 日韩大片免费观看网站| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 99热全是精品| 天堂网av新在线| 亚洲成色77777| 看非洲黑人一级黄片| 我要看日韩黄色一级片| 国产片特级美女逼逼视频| 免费少妇av软件| 午夜福利在线在线| 亚洲最大成人手机在线| 岛国毛片在线播放| 久久久精品欧美日韩精品| 日本三级黄在线观看| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 一区二区三区免费毛片| 特级一级黄色大片| 国产精品三级大全| 99热这里只有精品一区| 亚洲av国产av综合av卡| 婷婷色综合www| 麻豆成人av视频| 成人国产av品久久久| 免费大片黄手机在线观看| 97超视频在线观看视频| 中文字幕亚洲精品专区| av在线观看视频网站免费| 一区二区三区免费毛片| 日韩成人伦理影院| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 美女主播在线视频| 久久人人爽人人片av| 久久女婷五月综合色啪小说 | 亚洲天堂国产精品一区在线| av国产免费在线观看| 在线 av 中文字幕| 天天一区二区日本电影三级| 综合色av麻豆| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 亚洲精品,欧美精品| 一区二区三区乱码不卡18| 日韩欧美一区视频在线观看 | 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国模一区二区三区四区视频| 在线播放无遮挡| 中国三级夫妇交换| 免费黄网站久久成人精品| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲最大成人手机在线| 国产男女超爽视频在线观看| 久久97久久精品| 成年女人在线观看亚洲视频 | 欧美潮喷喷水| 亚洲av成人精品一二三区| 秋霞在线观看毛片| 永久免费av网站大全| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲国产精品999| 黑人高潮一二区| 国产精品久久久久久久久免| 男的添女的下面高潮视频| 免费观看无遮挡的男女| 国产成人一区二区在线| 国产黄a三级三级三级人| 欧美成人午夜免费资源| 国产 一区精品| 男人爽女人下面视频在线观看| 成年版毛片免费区| 天美传媒精品一区二区| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产av不卡久久| 国产91av在线免费观看| 欧美日韩视频精品一区| 三级国产精品片| 天堂中文最新版在线下载 | 联通29元200g的流量卡| 国产黄色免费在线视频| 97在线视频观看| 久久精品夜色国产| 大陆偷拍与自拍| 视频中文字幕在线观看| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲欧洲日产国产| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产精品久久久久久久电影| 97热精品久久久久久| 欧美激情国产日韩精品一区| 99九九线精品视频在线观看视频| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 中国三级夫妇交换| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲在久久综合| 97在线视频观看| 亚洲人成网站高清观看| 国产精品一及| 亚洲国产精品国产精品| 视频区图区小说| 啦啦啦啦在线视频资源| 久久99精品国语久久久| 亚洲精品第二区| 欧美三级亚洲精品| 精品久久久精品久久久| 国产老妇女一区| av在线播放精品| 在线播放无遮挡| 日韩av免费高清视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 日韩中字成人| 国产一级毛片在线| 国产 一区精品| 99热全是精品| 国产黄色免费在线视频| 亚洲精品第二区| 1000部很黄的大片| 成年人午夜在线观看视频| 九九在线视频观看精品| 性色avwww在线观看| 国产毛片a区久久久久| 国产精品精品国产色婷婷| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲av.av天堂| 免费黄网站久久成人精品| 日韩欧美精品v在线| 国产黄色视频一区二区在线观看| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产在线男女| 一级毛片电影观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 久久国产乱子免费精品| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲在久久综合| 亚洲精品国产色婷婷电影| 伊人久久国产一区二区| av免费观看日本| 国产精品一区www在线观看| 亚洲国产日韩一区二区| 精品人妻偷拍中文字幕| 18+在线观看网站| 亚洲真实伦在线观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 亚洲人成网站在线播| 在线天堂最新版资源| 亚洲精品国产成人久久av| 久久99热6这里只有精品| 网址你懂的国产日韩在线| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 少妇 在线观看| 99re6热这里在线精品视频| 亚洲av成人精品一二三区| 日韩免费高清中文字幕av| 青春草视频在线免费观看| 午夜福利在线在线| 国精品久久久久久国模美| 97在线人人人人妻| 在线看a的网站| 视频中文字幕在线观看| 18禁动态无遮挡网站| 免费观看av网站的网址| 有码 亚洲区| 婷婷色av中文字幕| 高清午夜精品一区二区三区| 一级毛片电影观看| 午夜免费男女啪啪视频观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 边亲边吃奶的免费视频| 水蜜桃什么品种好| 国产黄色免费在线视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产极品天堂在线| 久久99热6这里只有精品| 日日啪夜夜撸| 超碰97精品在线观看| av在线观看视频网站免费| 日韩一区二区三区影片| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲精品第二区| 男人舔奶头视频| 午夜激情福利司机影院| 国产精品偷伦视频观看了| 国产亚洲一区二区精品| av国产免费在线观看| 极品教师在线视频| 一区二区av电影网| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲最大成人手机在线| 亚洲第一区二区三区不卡| 日韩免费高清中文字幕av| 熟女电影av网| 日韩免费高清中文字幕av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 午夜福利视频1000在线观看| 边亲边吃奶的免费视频| 在线免费观看不下载黄p国产| 久久久久久九九精品二区国产| 精品人妻熟女av久视频| 在线观看av片永久免费下载| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 蜜臀久久99精品久久宅男| 三级国产精品片| 国产黄频视频在线观看| 欧美3d第一页| 国内揄拍国产精品人妻在线| av黄色大香蕉| 午夜激情久久久久久久| 国产成人午夜福利电影在线观看| 观看美女的网站| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 久久6这里有精品| 九草在线视频观看| 日日摸夜夜添夜夜爱| 99久久九九国产精品国产免费| 男男h啪啪无遮挡| h日本视频在线播放| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产 一区 欧美 日韩| 精品午夜福利在线看| 可以在线观看毛片的网站| 激情五月婷婷亚洲| 在线精品无人区一区二区三 | 成年av动漫网址| 精品一区二区免费观看| 国产色婷婷99| 舔av片在线| 搞女人的毛片| av卡一久久| 在线a可以看的网站| 男插女下体视频免费在线播放| 寂寞人妻少妇视频99o| 国产 精品1| 国产精品国产三级专区第一集| 欧美3d第一页| 草草在线视频免费看| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产精品人妻久久久影院| 日韩一区二区视频免费看| 激情 狠狠 欧美| 亚洲在久久综合| 国产成人a∨麻豆精品| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 亚洲av免费高清在线观看| 亚洲av欧美aⅴ国产| 99热6这里只有精品| 日本与韩国留学比较| 特大巨黑吊av在线直播| 免费av毛片视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 精品久久久久久久久av| av在线亚洲专区| 丝袜美腿在线中文| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 日韩中字成人| 在线观看人妻少妇| 一级毛片电影观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 永久网站在线| 三级国产精品片| 久久精品国产自在天天线| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 日韩视频在线欧美| 18禁在线播放成人免费| 国产精品.久久久| 美女cb高潮喷水在线观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 色视频www国产| 在线观看一区二区三区| 精品久久久噜噜| av一本久久久久| 天天一区二区日本电影三级| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲天堂av无毛| 亚洲精品一区蜜桃| 国产精品三级大全| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲精品国产av成人精品| 精品人妻偷拍中文字幕| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲国产精品专区欧美| 免费人成在线观看视频色| 一级二级三级毛片免费看| 少妇高潮的动态图| 2021少妇久久久久久久久久久| 欧美丝袜亚洲另类| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 日韩一区二区三区影片| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 夜夜爽夜夜爽视频| 免费大片18禁| 在线a可以看的网站| 国产人妻一区二区三区在| 国产黄频视频在线观看| 国产乱人偷精品视频| 久久久国产一区二区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 亚洲国产精品专区欧美| 成人午夜精彩视频在线观看| 国精品久久久久久国模美| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 免费黄色在线免费观看| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 亚洲精品乱久久久久久| 看黄色毛片网站| 在线观看免费高清a一片| 在线看a的网站| 超碰97精品在线观看| 久久久久久伊人网av| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产av国产精品国产| 欧美三级亚洲精品| 色视频www国产| 日日撸夜夜添| 看黄色毛片网站| 久久韩国三级中文字幕| 久久久久久九九精品二区国产| 91精品国产九色| 黑人高潮一二区| av在线亚洲专区| 一级毛片我不卡| 神马国产精品三级电影在线观看| 直男gayav资源| 久久精品综合一区二区三区| 少妇高潮的动态图| 简卡轻食公司| 26uuu在线亚洲综合色| 日韩视频在线欧美| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲电影在线观看av| 免费在线观看成人毛片| 美女国产视频在线观看| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产黄色免费在线视频| 高清在线视频一区二区三区| 国产精品爽爽va在线观看网站| 黄色日韩在线| 少妇人妻精品综合一区二区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 欧美变态另类bdsm刘玥| 毛片一级片免费看久久久久| 久久久久久九九精品二区国产| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 国产精品人妻久久久影院| 欧美激情国产日韩精品一区| 男人和女人高潮做爰伦理| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产免费又黄又爽又色| 黄色怎么调成土黄色| 身体一侧抽搐| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 啦啦啦在线观看免费高清www| 欧美人与善性xxx| 一本一本综合久久| 亚洲天堂av无毛| 国产色婷婷99| 69av精品久久久久久| 久久热精品热| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 舔av片在线| 高清午夜精品一区二区三区| 又爽又黄无遮挡网站| 777米奇影视久久| www.av在线官网国产| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国内揄拍国产精品人妻在线| 欧美变态另类bdsm刘玥| 午夜老司机福利剧场| 久久99精品国语久久久| 99热这里只有是精品50| 日本av手机在线免费观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 特大巨黑吊av在线直播| 国国产精品蜜臀av免费| 成人亚洲精品一区在线观看 | 久久精品国产亚洲av天美| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 国产男女超爽视频在线观看| 老司机影院成人| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 黄色欧美视频在线观看| 日韩强制内射视频| 十八禁网站网址无遮挡 | 亚洲欧美精品专区久久| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 久久久久精品久久久久真实原创| 国产欧美日韩精品一区二区| 性插视频无遮挡在线免费观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 涩涩av久久男人的天堂| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产免费福利视频在线观看| 国产爽快片一区二区三区| 激情五月婷婷亚洲| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 国产精品蜜桃在线观看| 一级a做视频免费观看| av福利片在线观看| 日本黄色片子视频| 2018国产大陆天天弄谢| 成人免费观看视频高清| a级毛色黄片| 欧美精品国产亚洲| 色综合色国产| 韩国av在线不卡| 精品午夜福利在线看| 成人免费观看视频高清| 久久99热6这里只有精品| 久久人人爽人人爽人人片va| 黄色日韩在线| 超碰97精品在线观看| 麻豆国产97在线/欧美| av天堂中文字幕网| 国产精品伦人一区二区| 国国产精品蜜臀av免费| 全区人妻精品视频| 国产v大片淫在线免费观看| 97在线视频观看| 亚洲电影在线观看av| 中文字幕免费在线视频6| 国产视频首页在线观看| 制服丝袜香蕉在线| 亚洲美女搞黄在线观看| 一级二级三级毛片免费看| 免费观看在线日韩| 男人狂女人下面高潮的视频|