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基于EMD-GM-Elman神经网络组合模型的新型电力系统新能源发电量及负荷需求量预测
被引量：
4
1
作者
赵汉超
从兰美
+4 位作者
刘杰
韩子月
胡宁宁
潘广源
夏远洋
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第10期132-141,共10页
针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用...
针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用灰色预测模型预测各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),结果输入Elman神经网络捕捉动态特征;最终通过数据重构得出预测结果。仿真结果显示,该模型预测精度从传统模型的58.1%提高到65.14%。
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关键词
新
型电力系统
新能源发电量
预测
负荷需求预测
灰色理论
ELMAN神经网络
经验模态分解
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职称材料
基于系统动力学的新能源外送规模预测
2
作者
李学军
杨昌海
+2 位作者
王茗洋
孙亚璐
袁铁江
《高电压技术》
北大核心
2025年第5期2149-2159,I0003,I0004,共13页
随着新型电力系统建设进程的推进,西北地区本地消纳能力不足问题凸显,综合考虑本地电力和氢能需求,构建了新能源外送消纳预测系统动力学模型。首先,从新能源发展潜力、各产业用电特性以及各领域用氢特性入手,将新能源外送预测系统划分...
随着新型电力系统建设进程的推进,西北地区本地消纳能力不足问题凸显,综合考虑本地电力和氢能需求,构建了新能源外送消纳预测系统动力学模型。首先,从新能源发展潜力、各产业用电特性以及各领域用氢特性入手,将新能源外送预测系统划分为新能源、电力负荷和氢能负荷3个子系统,分别构建了涉及风电和光伏的新能源发展潜力预测模型,包括工业、电力、热力、交通4个领域的氢能负荷预测模型和涵盖第一产业、第二产业、第三产业、城乡生活用电的电力负荷预测模型;其次,理清3个子系统及与新能源外送规模之间的交互关系和反馈机制,形成了新能源外送预测系统动力学模型;最后,以甘肃地区为例,针对人力、投资、交通和氢储4种发展模式,开展影响新能源外送规模的情景分析。结果表明,人力导向型和投资导向型模式下2030年新能源外送规模提高83.9%和91.5%,交通需求和氢储需求驱动下2030年新能源外送规模降幅6.8%和12.2%。
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关键词
新
能源
外送规模
新能源发电量
氢负荷
电力负荷
系统动力学
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职称材料
题名
基于EMD-GM-Elman神经网络组合模型的新型电力系统新能源发电量及负荷需求量预测
被引量：
4
1
作者
赵汉超
从兰美
刘杰
韩子月
胡宁宁
潘广源
夏远洋
机构
临沂大学自动化与电气工程学院
雅砻江流域水电开发有限公司
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第10期132-141,共10页
基金
国家自然科学基金(62103177)。
文摘
针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用灰色预测模型预测各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),结果输入Elman神经网络捕捉动态特征;最终通过数据重构得出预测结果。仿真结果显示,该模型预测精度从传统模型的58.1%提高到65.14%。
关键词
新
型电力系统
新能源发电量
预测
负荷需求预测
灰色理论
ELMAN神经网络
经验模态分解
Keywords
new power systems
new energy generation forecasting
load demand forecasting
Grey theory
Elman neural network
empirical modal decomposition
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于系统动力学的新能源外送规模预测
2
作者
李学军
杨昌海
王茗洋
孙亚璐
袁铁江
机构
国网甘肃省电力公司
国网甘肃省电力公司经济技术研究院
大连理工大学电气工程学院
出处
《高电压技术》
北大核心
2025年第5期2149-2159,I0003,I0004,共13页
基金
国网甘肃经研院科技项目(提升新能源消纳能力的甘肃电网电氢协同规划方法研究)(SGGSJY00XXJS2310054)。
文摘
随着新型电力系统建设进程的推进,西北地区本地消纳能力不足问题凸显,综合考虑本地电力和氢能需求,构建了新能源外送消纳预测系统动力学模型。首先,从新能源发展潜力、各产业用电特性以及各领域用氢特性入手,将新能源外送预测系统划分为新能源、电力负荷和氢能负荷3个子系统,分别构建了涉及风电和光伏的新能源发展潜力预测模型,包括工业、电力、热力、交通4个领域的氢能负荷预测模型和涵盖第一产业、第二产业、第三产业、城乡生活用电的电力负荷预测模型;其次,理清3个子系统及与新能源外送规模之间的交互关系和反馈机制,形成了新能源外送预测系统动力学模型;最后,以甘肃地区为例,针对人力、投资、交通和氢储4种发展模式,开展影响新能源外送规模的情景分析。结果表明,人力导向型和投资导向型模式下2030年新能源外送规模提高83.9%和91.5%,交通需求和氢储需求驱动下2030年新能源外送规模降幅6.8%和12.2%。
关键词
新
能源
外送规模
新能源发电量
氢负荷
电力负荷
系统动力学
Keywords
new energy delivery scale
new energy power generation
hydrogen load
power load
system dynamics
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD-GM-Elman神经网络组合模型的新型电力系统新能源发电量及负荷需求量预测
赵汉超
从兰美
刘杰
韩子月
胡宁宁
潘广源
夏远洋
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于系统动力学的新能源外送规模预测
李学军
杨昌海
王茗洋
孙亚璐
袁铁江
《高电压技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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