光伏影响下考虑气象负荷分解和LSSVM的负荷预测

被引：9

作者：

蔡冬阳 ^{[1
]}

赵申 ^{[1
]}

周玮 ^{[1
]}

郭德华 ^{[2
]}

薛书倩 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网江苏省电力有限公司

[2] 北京清软创新科技股份有限公司

来源：

计算技术与自动化 | 2020年 / 39卷 / 04期

关键词：

光伏; 实时气象因素; 气象敏感负荷分解; 最小二乘支持向量机; 负荷预测;

D O I：

10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202004014

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习]; TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

随着光伏电源并网规模的不断扩大,光伏电源出力的波动性使得负荷预测难度加大,气象因素又对电力系统负荷有显著的影响。考虑剥离光伏电源对电网负荷预测的影响后,研究实时气象因素对电力系统净负荷的影响,然后将净负荷分解为基础负荷和气象敏感负荷,采用灰色模型GM(1,1)和最小二乘支持向量机算法分别对二者进行预测。之后采用主导气象因素辨识方法分析影响净负荷的主要气象因素,合理选取预测模型的输入向量,实现了考虑光伏影响与气象敏感负荷分解的LSSVM负荷预测。实验证明所提出的模型能够明显提高负荷预测的准确度。

引用

页码：81 / 85

页数：5

共 7 条

[1]

基于实时气象因素的短期负荷预测方法研究 [D].