【摘 要】
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母线负荷波动性强、易受用户用电行为的影响,接入分布式光伏电源(Distribution Generator,DG)后,其出力波动会进一步增加母线净负荷不确定性。针对此问题,提出以随机森林(Ran
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,东北电力大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307020),辽宁省电网公司科学技术项目(LNDL2019-02PT-GC),吉林省发改委产业技术研究与开发专项(2019C058-8)
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母线负荷波动性强、易受用户用电行为的影响,接入分布式光伏电源(Distribution Generator,DG)后,其出力波动会进一步增加母线净负荷不确定性。针对此问题,提出以随机森林(Random Forest,RF)作为预测器,分别预测光伏DG出力与母线负荷的母线净负荷预测新方法。文章构建含气象与社会信息等因素在内的高维原始特征集合,并以原始特征集合分别构建光伏DG出力与母线负荷RF预测器。在RF训练过程中,以PI值分析原始特征集合各特征重要度并排序;以不同维度特征子集RF模型预测准确率作为决策变量
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