超短期电力负荷预测的多模型极限学习算法

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随着对电能质量要求的提高以及各项技术的发展,智能电网应运而生。它具有不同于传统电网的清洁性、安全性以及交互性,在一定程度上改变了电力系统的运行方式和供需关系。特别是,由于实时交互性的要求,需要信息在供电侧与消费侧实时、高速、双向的传输,从而赋予了智能电网下电力负荷预测新的特点。本文首先分析了电力负荷的分类与特点,并阐述了现今超短期电力负荷预测方法的发展,同时对智能电网中负荷预测的意义进行综述,根据其特点——实时性要求,提出了一种基于挂起准则多模型集总极限学习算法的超短期电力负荷预测方法。这
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本文研究了配电网中长期负荷预测、规划的特点,提出使用负荷转移补偿法对原始数据预处理,消除网络结构变化对负荷预测的影响。建立了狭长形区域变电变电站供电网的数学模型及动态规划模型并进行了求解。以配电变压器为基本单位,应用改进灰色负荷预测法进行负荷预测,在此基础上,应用动态规划模型计算规划年供电变电站经济供电半径、经济数量。开发了配电网规划软件。