智能配電網(wǎng)饋線負荷預測系統(tǒng)研究.pdf

1、智能配電網(wǎng)饋線負荷預測，可以為配電網(wǎng)電能調(diào)度提供決策信息，指導用戶智能用電，平抑負荷波動，對保證配電網(wǎng)安全、經(jīng)濟的運行具有重要意義。隨著我國配電網(wǎng)的小型分布式電源如風電、光伏等應用發(fā)展迅速，其所發(fā)電能受到風速、日照強度等不確定因素的影響，具有顯著的隨機間歇性。這間歇性加劇配電網(wǎng)饋線上的負荷波動，干擾配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，對智能配電網(wǎng)饋線負荷預測帶來新的挑戰(zhàn)。
　　針對智能配電網(wǎng)饋線負荷與傳統(tǒng)饋線負荷具有不同的特點，按照負荷、發(fā)電來

2、源將饋線負荷劃分為用戶負荷、分布式風電負荷和光伏負荷等部分。考慮分布式負荷的波動對饋線負荷預測的影響，參照饋線潮流方向?qū)⒎植际截摵啥ㄐ詾樨撠摵?，并定義了饋線凈負荷的概念。
　　在負荷劃分的基礎(chǔ)上，對智能配電網(wǎng)饋線上的各類負荷進行特征分析，確定各類負荷預測所需的數(shù)據(jù)類型，分別采用C-模糊聚類與K-均值聚類的方法對用戶負荷和光伏負荷進行聚類分析，建立各類饋線負荷模式。
　　根據(jù)各類饋線負荷的特性，分別提出合適的各類饋線負荷預測方

3、法。建立基于魯棒回歸和改進的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的饋線用戶負荷預測模型。建立基于小波去噪的ARMA時間序列的饋線風電負荷預測模型。建立基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的饋線光伏負荷預測模型。確定基于饋線負荷重組的饋線凈負荷預測方法。根據(jù)平均相對誤差和VAR值的誤差評價指標，評價所提出方法的預測精度，分析預測誤差風險。
　　根據(jù)預測所需數(shù)據(jù)類型及其相互關(guān)系，設(shè)計預測系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)倉庫，建立基于數(shù)據(jù)挖掘的智能配電網(wǎng)饋線負荷預測系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有負荷瀏覽