發(fā)布時間：2018-06-27 05:14

  本文選題：微電網(wǎng) + 短期負(fù)荷預(yù)測��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年10期

【摘要】：短期負(fù)荷預(yù)測是微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的重要組成部分,預(yù)測誤差將直接影響運行經(jīng)濟(jì)性。相對于大電網(wǎng)環(huán)境,在用戶側(cè)微電網(wǎng)實施短期負(fù)荷預(yù)測的難度更高。提出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、擴(kuò)展卡爾曼濾波及核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的組合短期負(fù)荷預(yù)測模型,通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對隨機(jī)性強的微電網(wǎng)負(fù)荷時間序列逐級分解為多組固有模態(tài)函數(shù)分量,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波及核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)2種存在典型差異的預(yù)測模型對不同性質(zhì)的固有模態(tài)函數(shù)分量進(jìn)行預(yù)測,并采用粒子群算法實現(xiàn)模型參數(shù)的優(yōu)選。針對用戶側(cè)微電網(wǎng)的環(huán)境約束,提出了離線參數(shù)尋優(yōu)、周期參數(shù)更新與在線預(yù)測相結(jié)合的實現(xiàn)模式。通過多種類型、容量的用戶側(cè)微電網(wǎng)算例分析,驗證了模型預(yù)測精度、周期更新穩(wěn)定性與計算效率。
[Abstract]:Short-term load forecasting is an important part of microgrid economic dispatch, and the forecasting error will directly affect the operation economy. Compared with the large power grid environment, it is more difficult to implement short-term load forecasting in the user side microgrid. A combined short-term load forecasting model based on empirical mode decomposition, extended Kalman filter and kernel function limit learning machine is proposed. Through empirical mode decomposition (EMD), the load time series with strong randomness are decomposed into multiple inherent modal function components. Extended Kalman filter and kernel function limit learning machine are used to predict the intrinsic modal function components with different properties, and particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the parameters of the model. In view of the environmental constraints of the user-side microgrid, an off-line parameter optimization, periodic parameter updating and on-line prediction are proposed. The model prediction accuracy, periodic renewal stability and computational efficiency are verified by the numerical examples of various types of user-side microgrid.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));國家電網(wǎng)公司華北電力調(diào)控分中心;南方電網(wǎng)科學(xué)研究院;
【基金】：國家863高技術(shù)基金項目(2014AA052001)~~
【分類號】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2072791