發(fā)布時間：2017-11-12 05:14

  本文關鍵詞：智能電網負荷預測與定價的研究

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【摘要】：隨著煤炭等能源的日益短缺及用戶對供電可靠性和電能要求的不斷提高,要求未來的電網更加安全、可靠、經濟、高效。建設適應經濟社會發(fā)展的智能電網,已成為國際電力工業(yè)界積極應對未來挑戰(zhàn)的共同選擇。據此,本文對智能電網中的預測、優(yōu)化、交互三個方面進行研究。具體內容如下：在灰色理論的基礎上,采用具有更好適用性的NGBM模型進行短期負荷預測,以MAPE最小作為評價指標,通過PSO算法實現模型中背景值參數與模型階數的優(yōu)選,得到預測曲線與實際曲線基本相近的結論。為進一步提高模型的預測精度,通過馬爾科夫過程來預測殘差狀態(tài),以此對殘差進行修正。為實現超短期負荷的有效預測,以小時為單位,利用時間序列法分析264個數據組成的負荷序列,通過平穩(wěn)性分析、模式識別和參數檢驗建立了超短期負荷預測的模型。設計了一個南通市城中區(qū)的分布式發(fā)電系統(tǒng),對其中的太陽能光伏發(fā)電、風力發(fā)電和儲能設備的特性進行全面分析,進而建立光伏發(fā)電、風力發(fā)電的輸出功率和蓄電池容量的數學模型,為研究系統(tǒng)仿真提供了一個可行的理論基礎。利用HOMER軟件仿真該地區(qū)分布式發(fā)電系統(tǒng),并結合負荷預測的數據計算得到最優(yōu)的系統(tǒng)配置。在此基礎上,根據智能電網實時電價的特點以及供電公司和用戶的雙方利益,分析了分布式能源發(fā)電量與用電負荷量的對比關系,通過設置用電寬裕和用電緊張兩個時段,建立了用電量與電價的數學模型,并通過實際算例驗證了該模型的實用性和可靠性。
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM76

【參考文獻】

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本文編號：1174495