【摘 要】
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随着分布式能源系统和燃气冷热电三联供系统等的发展,为了适应包含油、气、电等能源在内的园区,在综合能源利用过程中存在着不同运行目标的特点,本文展开研究了冷热电负荷预
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随着分布式能源系统和燃气冷热电三联供系统等的发展,为了适应包含油、气、电等能源在内的园区,在综合能源利用过程中存在着不同运行目标的特点,本文展开研究了冷热电负荷预测算法、基于BP神经网络模型的终端用户能源供给状况动态预测方法以及综合能源优化算法。针对冷热电负荷预测,构建了基于线性外推和相似日的预测方法,通过考虑负荷趋势提高了冷热电预测值的准确度。此外,将相似日方法运用到了光伏发电的预测中,将与样本相似度最大的日期也作为数据输入,提高BP神经网络的拟合性能,从而提高算法的预测精度。最后,利用综合能源优化方法实现不同运行目标下的最优化能源安排。
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