基于多重分类器模型的微网短期负荷预测

受电力负荷时间变化规律以及气象、节日等因素的影响,微网孤岛运行负荷极具不确定性。如何保证微网系统能够较准确捕捉负荷需求的变化,提高微网系统对负荷变化的跟踪能力,对微网运行的安全性和稳定性及供电质量都具有重要意义。将神经网络与分类器概念相结合,构成多重分类器系统,对微网进行短期负荷预测,仿真实验证明其对负荷用电值预测的准确度明显高于单一分类器系统。