智能電網(wǎng)中電動汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測模型研究.pdf

1、隨著我國特高壓戰(zhàn)略的實施和智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，我國電網(wǎng)的智能化、互動化程度逐步提高。然而規(guī)?；柲堋L(fēng)能發(fā)電場的平滑入網(wǎng)，電動汽車的日益普及，微網(wǎng)的迅速發(fā)展等，也將對電網(wǎng)的負(fù)荷模式產(chǎn)生巨大的影響，增加了負(fù)荷預(yù)測的難度。因此，如何提高智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的精度，對于提高我國未來電網(wǎng)運行的安全性和穩(wěn)定性具有重要意義。本文從智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的一點出發(fā)，即電動汽車充電站的短期負(fù)荷預(yù)測，來探究提高電動汽車充電站的短期負(fù)荷預(yù)測精度的方法。
　　

2、電動汽車的逐漸普及是未來社會發(fā)展的必然趨勢，屆時大量的充電負(fù)荷將會沖擊當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)，影響其穩(wěn)定性。因此，電動汽車的負(fù)荷預(yù)測是在未來智能電網(wǎng)中需要探討研究的一個非常必要的方向。RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型具有訓(xùn)練速度快，不會陷入局部極小值等特點，本文首先采用RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果與單一BP-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型作比較，驗證了RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型的實用性和有效性。
　　由于電動汽車充電負(fù)荷曲線具有較強(qiáng)不

3、確定性，平滑性差，采用單一RBF-NN預(yù)測模型的預(yù)測精度仍然較大。為了進(jìn)一步提高電動汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測的精度，本文又提出了基于模糊控制在線修正RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型的方法，該方法采用模糊控制原理對RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型的結(jié)果進(jìn)行在線修正，預(yù)測精度與單一RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型相比，精度有了進(jìn)一步的提高，證明了基于模糊控制在線修正RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型的方法的優(yōu)越性，為電動汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測的應(yīng)用實踐提供了較