城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測研究.pdf

1、微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測是實現(xiàn)微電網(wǎng)安全、節(jié)能、高效運行的重要前提，是實現(xiàn)微電網(wǎng)能量優(yōu)化管理的先決條件和基本依據(jù)，其預(yù)測效果的好壞直接關(guān)系到微電網(wǎng)和大電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)供電計劃的編制、電能質(zhì)量的高低和電力市場的交易等。微電網(wǎng)用戶側(cè)的負(fù)荷基荷小、波動性和隨機性大、數(shù)據(jù)相對短缺的特點，使得其短期負(fù)荷預(yù)測有別于大電網(wǎng)且難度更大。關(guān)于微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測的研究，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者主要集中在微源的發(fā)電預(yù)測領(lǐng)域，而對微電網(wǎng)用戶側(cè)負(fù)荷短期預(yù)測的研究卻寥若晨星。因此，本文

2、就城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測展開研究具有重要意義。
　　介紹了最小二乘支持向量機算法的原理，指出其用于短期負(fù)荷預(yù)測時的主要問題，結(jié)合微電網(wǎng)負(fù)荷的特點，提出了一種改進的 LS-SVM城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測模型。
　　為確定預(yù)測模型的輸入向量，對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進行了包括缺失數(shù)據(jù)的補足、橫向平滑處理和縱向平滑處理這三方面的預(yù)處理；分析并量化了日類型、溫度、天氣類型和風(fēng)力等主要影響因素，其中提出一種新的更加客觀、合理、細致的日類型量化方法

3、；并對所有相關(guān)數(shù)據(jù)做了歸一化處理。
　　為選取預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本，提出一種負(fù)荷點尺度空間上基于雙向加權(quán)相似日的訓(xùn)練樣本選取模型。該選取模型考慮了短期負(fù)荷的連續(xù)性和周期性、氣象因子的累積效應(yīng)以及歷史負(fù)荷“近大遠小”的距離效應(yīng)，其相似日評價函數(shù)綜合了該負(fù)荷點連續(xù)多日的負(fù)荷序列局部形相似度、橫向加權(quán)的日特征相似度和縱向加權(quán)的時間因子。
　　選定一種同時兼顧了模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力混合核函數(shù)作為預(yù)測模型的核函數(shù)，并用粒子群優(yōu)化算法