首页|含分布式电源的智能电网负荷预测研究

含分布式电源的智能电网负荷预测研究

Study on load prediction of smart grid with distributed power supply

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
由于含分布式电源的智能电网负荷预测较难,提出了基于K-means算法和粒子群优化算法-最小二乘法支持向量机(PSO-LSSVM)的智能电网负荷预测方法.采用K-means算法对电力负荷用户进行聚类,以降低负荷预测时季节带来的影响.提出来采用PSO算法优化LSSVM算法,提高LSSVM算法的计算精度并降低算法的计算时间.对K-means算法聚类后的电力用户采用PSO-LSSVM算法进行负荷预测,并采用PSO-LSSVM算法对分布式电源的出力情况进行预测.电力调度人员根据区域所需负荷与分布式电源的出力情况,进行负荷调整,实现电网的安全稳定运行.仿真结果验证了所提PSO-LSSVM比传统的LSSVM具有更高的预测精度;所提方法能够有效提高电力系统稳定性.

肖琦敏、方志坚、孙浩淞、罗义旺、林翰、刘积娟

展开 >

国网福建省电力有限公司信息通信分公司 福州350001

国网信通亿力科技有限责任公司 福州350001

分布式电源 K-means 粒子群 最小二乘支持向量机

2020

国外电子测量技术
北京方略信息科技有限公司

国外电子测量技术

CSTPCD北大核心
影响因子：1.414
ISSN：1002-8978
年,卷(期)：2020.39(2)
  • 11
  • 17