智能電網(wǎng)環(huán)境下的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)制訂系統(tǒng)日常運(yùn)行計(jì)劃和確保系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有十分重要的意義。經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的可持續(xù)性發(fā)展是人類社會(huì)的生存與發(fā)展的基礎(chǔ),智能電網(wǎng)為建立節(jié)能、高效、環(huán)保、安全、可靠的電力系統(tǒng)提供了方向。風(fēng)能、太陽(yáng)能等綠色可再生能源的并網(wǎng)發(fā)電是智能電網(wǎng)的重要組成部分,有效降低了傳統(tǒng)能源的消耗,保護(hù)了環(huán)境。但由于其間歇性、不穩(wěn)定性等特征,對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提出了挑戰(zhàn)。可靠的風(fēng)電、光伏發(fā)電預(yù)測(cè)是智能電網(wǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)發(fā)電的基礎(chǔ)

2、。因此負(fù)荷預(yù)測(cè)問題,無論是在傳統(tǒng)電網(wǎng)環(huán)境下,還是在智能電網(wǎng)的新環(huán)境下,都是電力領(lǐng)域需要解決的重要課題。
　　 本文研究并提出了一種密母核向量回歸混合算法,并將該算法應(yīng)用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)和風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)問題中。在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中,負(fù)荷的特征是構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ),本文通過對(duì)負(fù)荷特征的分析,得到了影響負(fù)荷的主要因素:日期類型與溫度,根據(jù)這一原則構(gòu)造樣本。核向量回歸模型是一種可以解決大規(guī)模樣本的非線性回歸問題的有效方法,其參數(shù)

3、選擇是影響模型復(fù)雜度和預(yù)測(cè)精度的主要因素,現(xiàn)有的優(yōu)化模型如遺傳算法和粒子群算法,一個(gè)共同的缺點(diǎn)是局部搜索能力不足,易陷入局部極小值。本文提出采用密母優(yōu)化算法解決核向量回歸的參數(shù)優(yōu)化方法。通過實(shí)驗(yàn)分析了影響密母算法優(yōu)化效果的兩個(gè)要素:種群規(guī)模和局部搜索門限,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明適當(dāng)?shù)姆N群規(guī)?？梢源_保種群多樣性,適當(dāng)?shù)木植克阉鏖T限可以避免優(yōu)化陷入局部極小值?；谕愋腿諛颖緲?gòu)造方法的密母核向量回歸模型,應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè),與遺傳算法核向量回歸模型相