含分布式电源的智能电网负荷预测研究
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国网福建省电力有限公司信息通信分公司

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TM711

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Study on load prediction of smart grid with distributed power supply
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    摘要:

    由于含分布式电源的智能电网负荷预测较难,本文提出了基于K-means算法和PSO-LSSVM的智能电网负荷预测方法。采用K-means算法对电力负荷用户进行聚类,以降低负荷预测时季节带来的影响。提出来采用PSO算法优化LSSVM算法,提高LSSVM算法的计算精度并降低算法的计算时间。对K-means算法聚类后的电力用户采用PSO-LSSVM算法进行负荷预测,并采用PSO-LSSVM算法对分布式电源的出力情况进行预测。电力调度人员根据区域所需负荷与分布式电源的出力情况,进行负荷调整,实现电网的安全稳定运行。仿真结果验证了所提PSO-LSSVM比传统的LSSVM具有更高的预测精度;所提方法能够有效提高电力系统稳定性。

    Abstract:

    Due to the difficulty of load forecasting of smart grid with distributed power supply, this paper proposes a smart grid load forecasting method based on k-means algorithm and PSO-LSSVM. K-means algorithm is adopted to cluster power load users to reduce the influence of season on load prediction. PSO algorithm is proposed to optimize LSSVM algorithm to improve the calculation accuracy and reduce the calculation time of LSSVM algorithm. PSO-LSSVM algorithm is adopted for load prediction of power users after k-means algorithm clustering, and PSO-LSSVM algorithm is adopted to predict the output of distributed power supply. The power dispatcher adjusts the load according to the required load and the output of the distributed power supply, so as to realize the safe and stable operation of the power grid. Simulation results verify that the proposed PSO-LSSVM has higher prediction accuracy than traditional LSSVM. The proposed method can effectively improve the stability of power system.

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  • 收稿日期:2019-07-08
  • 最后修改日期:2019-10-13
  • 录用日期:2019-10-15
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