本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷模型預(yù)測

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【摘要】：負(fù)荷模型是影響電網(wǎng)穩(wěn)定分析的重要因素,是電力系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析、計算的重要依據(jù)之一。若能對次日的最大、最小負(fù)荷時刻的負(fù)荷模型進(jìn)行預(yù)測,可為調(diào)度機(jī)構(gòu)制定運(yùn)行方式時校核系統(tǒng)穩(wěn)定性提供重要依據(jù)。以靜態(tài)ZIP負(fù)荷模型為基礎(chǔ),分析了影響負(fù)荷模型的因素,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對最大、最小負(fù)荷時刻的負(fù)荷模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)測。分析了負(fù)荷模型參數(shù)與負(fù)荷預(yù)測結(jié)果之間的靈敏度,以掌握它們相互間的關(guān)系和影響程度,并由此尋找減小誤差的方法。以最小負(fù)荷的有功模型預(yù)測為例,進(jìn)行了實(shí)際預(yù)測。算例結(jié)果表明,負(fù)荷模型預(yù)測具有較好的準(zhǔn)確率,本文所提方法可行。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;湖南省電力公司調(diào)度通信中心;
【關(guān)鍵詞】： 電力系統(tǒng) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 靈敏度分析 ZIP負(fù)荷模型 負(fù)荷模型預(yù)測
【基金】：湖南省電力公司資助項(xiàng)目 國家自然科學(xué)基金(51107036)資助項(xiàng)目
【分類號】：TM715
【正文快照】： 1引言負(fù)荷模型對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定有較大的影響,是仿真結(jié)果可信度的決定性因素之一[1-3]。建立準(zhǔn)確、可靠的負(fù)荷模型一直是國內(nèi)外電力研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)。IEEE和CIGRE專門設(shè)了負(fù)荷建模研究小組,文獻(xiàn)[4]中美國學(xué)者比較全面地概述了目前常用的靜態(tài)、動態(tài)模型和大量分布式電源

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本文編號：971381