基于人工神经网络的负荷模型预测

发布时间：2017-10-04 15:17

  本文关键词：基于人工神经网络的负荷模型预测

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【摘要】：负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;湖南省电力公司调度通信中心;
【关键词】： 电力系统 人工神经网络 灵敏度分析 ZIP负荷模型 负荷模型预测
【基金】：湖南省电力公司资助项目 国家自然科学基金(51107036)资助项目
【分类号】：TM715
【正文快照】： 1引言负荷模型对电力系统的安全稳定有较大的影响,是仿真结果可信度的决定性因素之一[1-3]。建立准确、可靠的负荷模型一直是国内外电力研究人员关注的热点。IEEE和CIGRE专门设了负荷建模研究小组,文献[4]中美国学者比较全面地概述了目前常用的静态、动态模型和大量分布式电源

【参考文献】

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本文编号：971381