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基于PSO-SVM的电网调度电厂耗煤基准值滚动预测

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电网调度在做电煤供应分级预警的研究制定和对各电厂负荷经济分配时常会用到耗煤基准值,它对于监测电厂未来存煤使用天数,制定合理发电调度计划具有重要作用.目前常用的耗煤基准测算方法很少,主要是通过对历史数据进行简单的数学计算作为未来耗煤基准预测值,误差较大.提出了结合实际需求、面向电网调度的基于粒子群优化支持向量机的火电厂耗煤基准值滚动预测方法,选取电网下典型的3个电厂,经过数据分析处理与试验比对,结果表明基于粒子群优化支持向量机模型能很好地对耗煤基准值进行滚动测试及预测更新,进而可以为电网调度部门推测各个电厂存煤可用天数和建立电厂存煤预警机制,制定发电调度计划提供数据支撑.
PSO-SVM-Based Rolling Forecast of Coal Consumption Reference Value for the Power Plants Dispatched by Power Grid

李一琨、车权、赵慧荣、彭道刚

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上海电力大学 自动化工程学院,上海 200090

国网重庆市电力公司,重庆 400014

电网调度 耗煤基准 支持向量机 粒子群 滚动测算

上海市"科技创新行动计划"高新技术领域项目上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目国网重庆市电力公司科技项目

1751110940014DZ2251100

2020

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(2)
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