含分布式电源的智能电网负荷预测研究

肖琦敏; 方志坚; 孙浩淞; 罗义旺; 林翰; 刘积娟

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含分布式电源的智能电网负荷预测研究

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由于含分布式电源的智能电网负荷预测较难,提出了基于K-means算法和粒子群优化算法-最小二乘法支持向量机(PSO-LSSVM)的智能电网负荷预测方法。采用K-means算法对电力负荷用户进行聚类,以降低负荷预测时季节带来的影响。提出来采用PSO算法优化LSSVM算法,提高LSSVM算法的计算精度并降低算法的计算时间。对K-means算法聚类后的电力用户采用PSO-LSSVM算法进行负荷预测,并采用PSO-LSSVM算法对分布式电源的出力情况进行预测。电力调度人员根据区域所需负荷与分布式电源的出力情况,进行负荷调整,实现电网的安全稳定运行。仿真结果验证了所提PSOLSSVM比传统的LSSVM具有更高的预测精度;所提方法能够有效提高电力系统稳定性。

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来源
《国外电子测量技术》 |2020年第2期|77-82|共6页
作者
肖琦敏; 方志坚; 孙浩淞; 罗义旺; 林翰; 刘积娟;
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作者单位

国网福建省电力有限公司信息通信分公司;

国网信通亿力科技有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的自动化;电力系统规划;
关键词
分布式电源; K-MEANS; 粒子群; 最小二乘支持向量机;

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