基于混合智能技术的微电网剩余负荷超短期预测

• 作者: 徐瑞林 徐鑫 朱博 陈民铀
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 剩余负荷 超短期预测 聚类算法 遗传算法 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 学术讨论
• 页码范围: 13-18
• 分类号: TM61
• 字数: 5626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2012.05.003

摘要

对微电网中分布式电源发电量和短期负荷的准确预报是微电网运行控制和能量管理的重要基础.提出了微电网剩余负荷的概念和计算方法,分析了微电网剩余负荷超短期预测的特点和影响因素.在考虑微电源历史输出功率、微电网历史负荷以及本地气象因素的同时,综合运用k均值聚类分析、遗传算法和人工神经网络建立了微电网剩余负荷超短期预测模型.搭建了一个含有风电、燃气轮机和燃料电池的微电网仿真模型,仿真结果表明,模型中分布式电源发电量和微电网负荷的预测结果与实测数据非常吻合,验证了模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐瑞林	重庆市电力公司电力科学研究院	23	579	13.0	23.0
2	陈民铀	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	64	914	14.0	28.0
3	徐鑫	重庆市电力公司电力科学研究院	14	336	6.0	14.0
4	朱博	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	2	29	2.0	2.0