智能電網(wǎng)負荷預(yù)測與定價的研究.pdf

1、隨著煤炭等能源的日益短缺及用戶對供電可靠性和電能要求的不斷提高，要求未來的電網(wǎng)更加安全、可靠、經(jīng)濟、高效。建設(shè)適應(yīng)經(jīng)濟社會發(fā)展的智能電網(wǎng)，已成為國際電力工業(yè)界積極應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的共同選擇。據(jù)此，本文對智能電網(wǎng)中的預(yù)測、優(yōu)化、交互三個方面進行研究。具體內(nèi)容如下:
　　在灰色理論的基礎(chǔ)上，采用具有更好適用性的NGBM模型進行短期負荷預(yù)測，以MAPE最小作為評價指標，通過PSO算法實現(xiàn)模型中背景值參數(shù)與模型階數(shù)的優(yōu)選，得到預(yù)測曲線與實際曲

2、線基本相近的結(jié)論。為進一步提高模型的預(yù)測精度，通過馬爾科夫過程來預(yù)測殘差狀態(tài)，以此對殘差進行修正。
　　為實現(xiàn)超短期負荷的有效預(yù)測，以小時為單位，利用時間序列法分析264個數(shù)據(jù)組成的負荷序列，通過平穩(wěn)性分析、模式識別和參數(shù)檢驗建立了超短期負荷預(yù)測的模型。
　　設(shè)計了一個南通市城中區(qū)的分布式發(fā)電系統(tǒng)，對其中的太陽能光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和儲能設(shè)備的特性進行全面分析，進而建立光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電的輸出功率和蓄電池容量的數(shù)學(xué)模型，為研究