智能電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的新能源接入其中，如太陽能、風(fēng)能等，形成分布式電網(wǎng)模式。然而，這些新能源的發(fā)電量易受光照、風(fēng)速等自然條件的影響，尤其隨著新能源接入量的增加，其本身的波動(dòng)性對智能電網(wǎng)的穩(wěn)定性帶來很大影響。在電網(wǎng)穩(wěn)定性狀態(tài)評估和電網(wǎng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)無功電壓優(yōu)化控制等方面，超短期負(fù)荷預(yù)測具有重要的參考意義。超短期負(fù)荷預(yù)測具有預(yù)測時(shí)間短、實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)，目前正處于研究階段。智能電網(wǎng)中大量的時(shí)序數(shù)據(jù)對于超短期負(fù)荷預(yù)測具有重要的參考價(jià)值，如

2、何有效地利用智能電網(wǎng)中的時(shí)序數(shù)據(jù)，充分挖掘其中潛在信息的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行超短期負(fù)荷預(yù)測，成為智能電網(wǎng)系統(tǒng)的一個(gè)熱門研究方向。
　　本文針對目前超短期負(fù)荷預(yù)測算法存在的穩(wěn)定性差和忽略用戶行為相似性等問題，提出了基于虛擬用戶模型和預(yù)測區(qū)間的超短期預(yù)測模型;然后結(jié)合電力用戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流特點(diǎn)，提出了基于數(shù)據(jù)流聚類的超短期負(fù)荷預(yù)測方法，提高了預(yù)測速度。本文主要的研究有如下幾個(gè)方面。
　　首先，對現(xiàn)有的超短期負(fù)荷預(yù)測算法進(jìn)行了綜述，分析了現(xiàn)有

3、預(yù)測算法的缺點(diǎn)。其次，針對現(xiàn)有的預(yù)測算法中未考慮到用戶用電行為的相似性的問題，通過分析用戶負(fù)荷曲線的特點(diǎn)，提出虛擬用戶模型;再次，考慮到用戶用電行為的隨機(jī)性特點(diǎn)，引入預(yù)測區(qū)間以提高預(yù)測算法的穩(wěn)定性，結(jié)合虛擬用戶模型，提出了基于虛擬用戶模型和預(yù)測區(qū)間的超短期預(yù)測模型;然后，根據(jù)智能電網(wǎng)中用戶負(fù)荷數(shù)據(jù)的時(shí)序特性，采用數(shù)據(jù)流聚類技術(shù)對虛擬用戶模型的超短期負(fù)荷預(yù)測算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的預(yù)測速度;最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的基于虛擬用戶模型