论文摘要
与传统可靠性相比,电力系统运行可靠性反应的是系统短期运行行为对可靠性的影响,需建立一种面向运行可靠性的短期负荷预测模型,既能提供充裕度指标评估所需的概率模型,又能提供系统安全性评估所需的精确模型。因此,文章通过对历史气候数据进行模糊聚类,提取相似日负荷构成样本数据并进行小波分解,利用改进的PSO-RVM算法对各小波分量进行预测和叠加,以得到预测日负荷序列的均值和概率模型,仿真表明该方法预测准确率较高,可为运行可靠性充裕度、安全性评估提供负荷数据支撑。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何晔,邹晓松,李卓,黄友金,熊炜,袁旭峰
关键词: 运行可靠性,短期负荷预测,模糊聚类,小波分解,粒子群,相关向量机
来源: 电测与仪表 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 贵州电网有限责任公司安顺供电局,贵州大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(51667007),南方电网科技项目(GZKJXM20170140)
分类号: TM732
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.010.015
页码: 93-98
总页数: 6
文件大小: 1553K
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