智能电网负荷预测与定价的研究

发布时间：2017-11-12 05:14

  本文关键词：智能电网负荷预测与定价的研究

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【摘要】：随着煤炭等能源的日益短缺及用户对供电可靠性和电能要求的不断提高,要求未来的电网更加安全、可靠、经济、高效。建设适应经济社会发展的智能电网,已成为国际电力工业界积极应对未来挑战的共同选择。据此,本文对智能电网中的预测、优化、交互三个方面进行研究。具体内容如下：在灰色理论的基础上,采用具有更好适用性的NGBM模型进行短期负荷预测,以MAPE最小作为评价指标,通过PSO算法实现模型中背景值参数与模型阶数的优选,得到预测曲线与实际曲线基本相近的结论。为进一步提高模型的预测精度,通过马尔科夫过程来预测残差状态,以此对残差进行修正。为实现超短期负荷的有效预测,以小时为单位,利用时间序列法分析264个数据组成的负荷序列,通过平稳性分析、模式识别和参数检验建立了超短期负荷预测的模型。设计了一个南通市城中区的分布式发电系统,对其中的太阳能光伏发电、风力发电和储能设备的特性进行全面分析,进而建立光伏发电、风力发电的输出功率和蓄电池容量的数学模型,为研究系统仿真提供了一个可行的理论基础。利用HOMER软件仿真该地区分布式发电系统,并结合负荷预测的数据计算得到最优的系统配置。在此基础上,根据智能电网实时电价的特点以及供电公司和用户的双方利益,分析了分布式能源发电量与用电负荷量的对比关系,通过设置用电宽裕和用电紧张两个时段,建立了用电量与电价的数学模型,并通过实际算例验证了该模型的实用性和可靠性。
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76

【参考文献】

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本文编号：1174495