【摘 要】
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电力系统的短期负荷预测是电网调度不可或缺的重要组成部分,同时也是电力调度部门的日常工作之一。它为包括确定机组开停、水电和火电的协调、联络线交换功率、负荷经济的分配、水库进行调度和设备定期检修等各种操作提供数据,预测精度的高低可以直接影响到电网运行的安全性和经济性。影响负荷预测精度的因素有很多,普遍认为主要包括时间、气象、还有其他可能涉及的因素,时间因素主要表现为周期性和增长性；气象因素主要包含当天
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电力系统的短期负荷预测是电网调度不可或缺的重要组成部分,同时也是电力调度部门的日常工作之一。它为包括确定机组开停、水电和火电的协调、联络线交换功率、负荷经济的分配、水库进行调度和设备定期检修等各种操作提供数据,预测精度的高低可以直接影响到电网运行的安全性和经济性。影响负荷预测精度的因素有很多,普遍认为主要包括时间、气象、还有其他可能涉及的因素,时间因素主要表现为周期性和增长性；气象因素主要包含当天的温度、空气湿度还有是否有风,是否有雪等；其他可能涉及的因素主要为特殊事件(如大型集会,庆典等活动)。
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国际社会对能源危机和环境问题重视程度的提高,推动了像风力发电、太阳能发电等新型清洁能源的迅速发展。近年来,风电穿透功率不断增加,使得风电场与电力系统之间的相互作用和影响越来越大。风能具有随机波动性和不可控性,加上我国并网风电场大都接入电网网络结构较薄弱的地区,多采取单线弱联系接线方式,因此,风电给电网的稳定性带来了严重的影响,其中,对接入地区电网电压稳定性影响不容忽视。本文对国内外风电的发展情况进
在能源和环境问题以及国家节能减排政策推进的大背景下,风力发电的开发利用越来越受到重视。且中国风能资源丰富,未来风力发电会在电力市场中的份额越来越大。在新疆东部地区,其面积较大,区域电网之间的距离很远,大部分输电线路多为单回输电,城镇相对较小,工业相对薄弱,负荷相对较小,电网比较脆弱。新疆东部包含多个在偏远地区的风区,其内的风电场多接入电网末端,改变了末端电网潮流。由于电网结构较弱,电网的调节能力有
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能源是21世纪最宝贵的资源,解决能源危机需要开发新能源,而风能具有可再生性、绿色无污染、开发利用容易等特性,因此得到了快速的发展,同时由于具有随机性、波动性、不可控性,因此非常需要对风能进行预测、监控。通过对风速、风功率进行预测,利于调度优化常规机组发电,降低运营成本,从而提高风电的竞争力。本文的主要目的是采用BP神经网络、小波神经网络、支持向量机三种模型相结合的方式进行风功率预测,以提高风功率预