| 計及可再生能源接入配電網的負荷預測和優化 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4189 K | |
| 標簽： 云技術 神經網絡 小波變換 | |
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| 文檔介紹：目前，可再生能源大量接入配電網，但是太陽能、風能、光伏及風電等可再生能源的間歇性和隨機性不可避免地會造成配電網的波動。考慮電網內可再生能源發電功率與用電負荷隨時間變化的特點，提出一種基于小波變換和神經網絡的可再生能源接入配電網的負荷預測和優化方法。首先采集配電網的發電與負荷數據，利用小波變換處理收集到的數據，得到局部尺度和頻率分解的特征參數，建立神經網絡預測模型；然后，對經過小波變換后得到的特征參數進行訓練，根據預測負荷對可再生能源的發電量進行調節，保持配電網供需側的動態平衡。結果表明，所提方法能夠對負荷進行有效預測，通過提前預測負荷量，保證配電網用電穩定性的同時，最大化利用可再生能源。 | |
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