电网技术
電網技術
전망기술
POWER SYSTEM TECHNOLOGY
2014年
10期
2691-2699
,共9页
汤庆峰%刘念%张建华%于壮壮%张清鑫%雷金勇
湯慶峰%劉唸%張建華%于壯壯%張清鑫%雷金勇
탕경봉%류념%장건화%우장장%장청흠%뢰금용
微电网%短期负荷预测%组合预测模型%参数优化
微電網%短期負荷預測%組閤預測模型%參數優化
미전망%단기부하예측%조합예측모형%삼수우화
micro-grid%short-term load forecasting%combined load forecasting%parameter optimization
短期负荷预测是微电网经济调度的重要组成部分,预测误差将直接影响运行经济性.相对于大电网环境,在用户侧微电网实施短期负荷预测的难度更高.提出了一种基于经验模态分解、扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机的组合短期负荷预测模型,通过经验模态分解对随机性强的微电网负荷时间序列逐级分解为多组固有模态函数分量,采用扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机2种存在典型差异的预测模型对不同性质的固有模态函数分量进行预测,并采用粒子群算法实现模型参数的优选.针对用户侧微电网的环境约束,提出了离线参数寻优、周期参数更新与在线预测相结合的实现模式.通过多种类型、容量的用户侧微电网算例分析,验证了模型预测精度、周期更新稳定性与计算效率.
短期負荷預測是微電網經濟調度的重要組成部分,預測誤差將直接影響運行經濟性.相對于大電網環境,在用戶側微電網實施短期負荷預測的難度更高.提齣瞭一種基于經驗模態分解、擴展卡爾曼濾波及覈函數極限學習機的組閤短期負荷預測模型,通過經驗模態分解對隨機性彊的微電網負荷時間序列逐級分解為多組固有模態函數分量,採用擴展卡爾曼濾波及覈函數極限學習機2種存在典型差異的預測模型對不同性質的固有模態函數分量進行預測,併採用粒子群算法實現模型參數的優選.針對用戶側微電網的環境約束,提齣瞭離線參數尋優、週期參數更新與在線預測相結閤的實現模式.通過多種類型、容量的用戶側微電網算例分析,驗證瞭模型預測精度、週期更新穩定性與計算效率.
단기부하예측시미전망경제조도적중요조성부분,예측오차장직접영향운행경제성.상대우대전망배경,재용호측미전망실시단기부하예측적난도경고.제출료일충기우경험모태분해、확전잡이만려파급핵함수겁한학습궤적조합단기부하예측모형,통과경험모태분해대수궤성강적미전망부하시간서렬축급분해위다조고유모태함수분량,채용확전잡이만려파급핵함수겁한학습궤2충존재전형차이적예측모형대불동성질적고유모태함수분량진행예측,병채용입자군산법실현모형삼수적우선.침대용호측미전망적배경약속,제출료리선삼수심우、주기삼수경신여재선예측상결합적실현모식.통과다충류형、용량적용호측미전망산례분석,험증료모형예측정도、주기경신은정성여계산효솔.
