考虑需求响应的温度敏感用户夏季短期负荷预测方法

论文摘要

在新常态下为了降低生产成本,用户会参与需求响应进行错峰和避峰。传统负荷预测模型对用户负荷特性变化不敏感,对一些突变信息难以准确预测。针对此问题,考虑温度敏感用户参与需求响应,提出了夏季短期负荷预测方法。该方法采用小波变换和局部离群因子方法对负荷数据预处理,基于模糊C均值聚类和径向基函数网络相结合的方法识别预测日的负荷特性,采用线性回归模型对预测日的负荷特性相同的历史负荷数据进行负荷预测,根据降温负荷的基准值和温度变化值评估出降温负荷值,最后综合得出预测日的负荷。对3类温度敏感的纺织行业大用户进行算例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

论文目录

• 1 考虑负荷特性差异的负荷预测方法
•   1.1 基于小波变换和局部离群因子的数据预处理
•   1.2 基于RBF的日负荷特性识别
•   1.3 基于负荷趋势和降温负荷修正的负荷预测模型
• 2 算例分析
•   2.1 算例1负荷预测
•   2.2 算例2负荷预测
•   2.3 算例3负荷预测
• 3结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周兴华,耿俊成,杜松怀,张永浩,仇向东,吴博

关键词: 负荷预测,负荷特性,负荷趋势,降温负荷

来源: 电网与清洁能源 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司,国网河南省电力公司电力科学研究院,中国农业大学信息与电气工程学院

基金: 国家重点研发计划项目课题(2016YFB0900101),国家电网公司总部科技项目(SC-2016-015)~~

分类号: TM715

页码: 16-22

总页数: 7

文件大小: 1549K

下载量: 91