基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法

发布时间：2018-01-05 00:24

本文关键词：基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法　出处：《中国电机工程学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时刻电力负荷的预测结果。同时采用Epanechnikov核函数,将SVQR与核密度估计相结合,进行短期电力负荷概率密度预测,可得到未来负荷准确的波动范围。以新加坡的历史负荷和实时电价数据为例,进行短期电力负荷概率密度预测,结果表明该方法能够较好地解决考虑实时电价的短期电力负荷概率密度预测问题。
[Abstract]:Smart grid environment, real-time price for the used effect of electric mode is larger, in order to improve the real-time price considering the short-term load forecasting accuracy, better reflect the load uncertainty. The proposed support vector quantile regression method, by introducing slack variables to construct the Lagrange function, the different sub sites under any future one day when the power load forecasting results. At the same time using Epanechnikov kernel function, SVQR kernel density estimation combined to predict short-term power load probability density, can get accurate future load fluctuation range. In the history of Singapore load and spot price data as an example, for short term load forecasting results show that the method of probability density. Can solve the real-time price prediction considering the short-term load probability density.

【作者单位】：过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学);山东电力集团青岛供电公司调控中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(71401049) 安徽省自然科学基金项目(1408085QG137) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20130111120015)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： 0引言短期电力负荷预测对电力系统的调度、规划和生产均有很大影响。准确的负荷预测有助于保障电力系统的安全稳定运行[1-3]。在智能电网环境下,大量分布式电源和可再生能源接入电网,成为坚强智能电网不可缺少的重要环节。但是,可再生能源的波动性和间歇性将对价格导向的电

【参考文献】