考虑随机影响因素的电网饱和负荷概率预测方法
为有效解决当前电网负荷预测相关研究成果精确性待优化等问题,提出基于粒子群算法的电网饱和负荷概率预测方法.综合考虑电网饱和负荷影响因素,利用K均值聚类法对供电区域进行划分,以划分结果为依据,引入高斯过程回归模型和粒子群算法,利用滚动预测的方式获取电量剩余历史信息数据预测值,同时通过粒子群法对优化问题进行求解,获得最优的超参数,结合电网饱和判据与饱和负荷的随机影响因素规划数值,构建电网饱和负荷的概率预测模型.通过试验对所提方法进行测试,结果表明,该方法非标准拟合指数和比较拟合指数均较高,融合饱和判据程度强,具有可靠性.
影响因素;电网饱和负荷;概率预测模型
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2021-11-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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