【摘 要】
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电力系统负荷主要由全社会综合经济状况和气象条件这2个关键影响因素决定,为了提高短期和中远期负荷预测的精度,提出一种基于最优动态功率补偿的负荷预测方法。首先,按照时间顺序将负荷数据划分为分段1和分段2,通过相似性矩阵计算,分别提取分段1和分段2最优的训练体感温差曲线和目标体感温差曲线;其次,利用构建的径向基神经网络分别实现分段1和分段2最优动态补偿功率的预测;在此基础上,利用推导的基于最优动态功率补偿的负荷预测通用公式进行修正,实现短期和中远期负荷曲线的有效预测。实例分析结果表明,所提方法具有可行性、有效性
【机 构】
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广东电网有限责任公司佛山供电局,东南大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51507031)。
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电力系统负荷主要由全社会综合经济状况和气象条件这2个关键影响因素决定,为了提高短期和中远期负荷预测的精度,提出一种基于最优动态功率补偿的负荷预测方法。首先,按照时间顺序将负荷数据划分为分段1和分段2,通过相似性矩阵计算,分别提取分段1和分段2最优的训练体感温差曲线和目标体感温差曲线;其次,利用构建的径向基神经网络分别实现分段1和分段2最优动态补偿功率的预测;在此基础上,利用推导的基于最优动态功率补偿的负荷预测通用公式进行修正,实现短期和中远期负荷曲线的有效预测。实例分析结果表明,所提方法具有可行性、有效性
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