城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf

1、微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)安全、節(jié)能、高效運(yùn)行的重要前提，是實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化管理的先決條件和基本依據(jù)，其預(yù)測(cè)效果的好壞直接關(guān)系到微電網(wǎng)和大電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)供電計(jì)劃的編制、電能質(zhì)量的高低和電力市場(chǎng)的交易等。微電網(wǎng)用戶側(cè)的負(fù)荷基荷小、波動(dòng)性和隨機(jī)性大、數(shù)據(jù)相對(duì)短缺的特點(diǎn)，使得其短期負(fù)荷預(yù)測(cè)有別于大電網(wǎng)且難度更大。關(guān)于微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究，國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者主要集中在微源的發(fā)電預(yù)測(cè)領(lǐng)域，而對(duì)微電網(wǎng)用戶側(cè)負(fù)荷短期預(yù)測(cè)的研究卻寥若晨星。因此，本文

2、就城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)展開研究具有重要意義。
　　介紹了最小二乘支持向量機(jī)算法的原理，指出其用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)的主要問題，結(jié)合微電網(wǎng)負(fù)荷的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的 LS-SVM城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。
　　為確定預(yù)測(cè)模型的輸入向量，對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了包括缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)足、橫向平滑處理和縱向平滑處理這三方面的預(yù)處理；分析并量化了日類型、溫度、天氣類型和風(fēng)力等主要影響因素，其中提出一種新的更加客觀、合理、細(xì)致的日類型量化方法

3、；并對(duì)所有相關(guān)數(shù)據(jù)做了歸一化處理。
　　為選取預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本，提出一種負(fù)荷點(diǎn)尺度空間上基于雙向加權(quán)相似日的訓(xùn)練樣本選取模型。該選取模型考慮了短期負(fù)荷的連續(xù)性和周期性、氣象因子的累積效應(yīng)以及歷史負(fù)荷“近大遠(yuǎn)小”的距離效應(yīng)，其相似日評(píng)價(jià)函數(shù)綜合了該負(fù)荷點(diǎn)連續(xù)多日的負(fù)荷序列局部形相似度、橫向加權(quán)的日特征相似度和縱向加權(quán)的時(shí)間因子。
　　選定一種同時(shí)兼顧了模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力混合核函數(shù)作為預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)，并用粒子群優(yōu)化算法