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题名计及可再生能源接入配电网的负荷预测和优化
被引量：1
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作者
翟哲
余杰文
杜洋
曹泽江
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机构
中国南方电网电力调度控制中心
南方电网人工智能科技有限公司
深圳市法本信息技术股份有限公司
南方电网数字电网科技(广东)有限公司
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出处
《电子技术应用》
2024年第11期35-41,共7页
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基金
南方电网技改项目(0000002022030101XT00102)。
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文摘
目前,可再生能源大量接入配电网,但是太阳能、风能、光伏及风电等可再生能源的间歇性和随机性不可避免地会造成配电网的波动。考虑电网内可再生能源发电功率与用电负荷随时间变化的特点,提出一种基于小波变换和神经网络的可再生能源接入配电网的负荷预测和优化方法。首先采集配电网的发电与负荷数据,利用小波变换处理收集到的数据,得到局部尺度和频率分解的特征参数,建立神经网络预测模型;然后,对经过小波变换后得到的特征参数进行训练,根据预测负荷对可再生能源的发电量进行调节,保持配电网供需侧的动态平衡。结果表明,所提方法能够对负荷进行有效预测,通过提前预测负荷量,保证配电网用电稳定性的同时,最大化利用可再生能源。
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关键词
云技术
神经网络
小波变换
风光发电
负荷预测
发电优化
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Keywords
cloud technology
neural network
wavelet transform
wind and solar power generation
load prediction
power gen‐eration optimization
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分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
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