【摘 要】
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短期电力负荷预测作为电力系统的一项重要研究内容,对电网的稳定、经济运行有着极为重要的意义。随着新能源发电量不断增加,发电结构不断优化,电网结构日渐复杂,这也给短期负荷预测提出了新的挑战。对短期电力负荷进行精准预测,有助于保障负荷的供需平衡,避免不必要的能源浪费,具有极大的经济效益和社会价值。由于系统故障和人为因素的影响,负荷数据及其他相关数据通常会出现一定数量的缺失。本文通过使用预测平均值匹配法对
【基金项目】
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安徽省能源互联网联合基金项目“多元异构工商业负荷精准辨识及智能调控关键技术研究”（项目编号:2008085UD06）
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短期电力负荷预测作为电力系统的一项重要研究内容,对电网的稳定、经济运行有着极为重要的意义。随着新能源发电量不断增加,发电结构不断优化,电网结构日渐复杂,这也给短期负荷预测提出了新的挑战。对短期电力负荷进行精准预测,有助于保障负荷的供需平衡,避免不必要的能源浪费,具有极大的经济效益和社会价值。由于系统故障和人为因素的影响,负荷数据及其他相关数据通常会出现一定数量的缺失。本文通过使用预测平均值匹配法对缺失值进行填充,再对影响因素与负荷变化的关系进行分析,最后通过斯皮尔曼相关系数进行量化分析,选择了负荷预测模型的输入特征。由于负荷序列与影响因素间的关系较为复杂,使用单一模型并通过手动方式对参数进行调整难以实现对负荷的精准预测。因此本文基于优化算法构建了ABCSVR预测模型、BES-SVR预测模型、COOT-ELM预测模型、AVOA-ELM预测模型。首先对支持向量机的核函数对模型预测性能的影响进行分析,再结合评价指标、误差分布等多个方面对模型性能进行分析。再对极限学习机的激励函数进行选择,通过COOT、AVOA对具有不同隐含层神经元个数的极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的阈值和权值进行寻优,使得模型的预测性能有了明显的提高,其中AVOA-ELM的预测精度最高,MAPE达到了1.846%。为了进一步提升模型的预测性能,本文采用模态分解结合样本熵对负荷序列进行了分解和重构实现了负荷序列不同时间尺度特征的分离,再使用斯皮尔曼相关系数对重构后序列与影响因素的相关性进行量化分析确定三种序列的模型输入。其中使用改进的带有自适应噪声的完全集成经验模态分解（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN）进行分解的模型较不使用模态分解的模型预测性能有了明显的提升,MAPE达到了1.61%。本文还对其他两种模态分解方法与AVOA-ELM模型的适配性进行分析,确定重构误差与分解时出现的模态混叠都对模型的预测精度有着影响。通过实验证明本文所提方法对短期电力负荷预测有着较好的预测效果。图[49]表[22]参[80]
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