【摘 要】
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根据电热水器(EWH)集群功率的波形特征,提出了一种考虑爬坡特性和区间优化的EWH集群功率短期区间预测方法.首先,针对EWH负荷功率的不确定性,提出了一种考虑样本分布多源异构
【机 构】
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河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学),河北省保定市 071003;新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北省保定市 071003;国网河北省电力有限公司,河北省石家庄市 0500
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根据电热水器(EWH)集群功率的波形特征,提出了一种考虑爬坡特性和区间优化的EWH集群功率短期区间预测方法.首先,针对EWH负荷功率的不确定性,提出了一种考虑样本分布多源异构特性的结合集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和多核相关向量机(MKRVM)的高精度组合点预测模型.然后,为获得期望预测覆盖率下宽度更窄的预测区间,综合区间预测覆盖率、区间平均宽度和累积宽度偏差等区间评价指标,设计了一种核密度估计(KDE)与粒子群优化相结合的改进预测区间优化方法,改善了MKRVM-KDE区间结构性能,避免了参数选择的随意性.最后,采用EWH聚合功率数据对算法有效性进行了验证.结果表明,该预测方法具有较高的预测精度和较好的清晰度,能够提供高质量的预测区间.
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