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智能电网短期负荷预测的研究

王妍1 王雪飞2

1.南京师范大学电气与自动化工程学院;2.南京供电公司

摘要: 基于灰色系统的理论研究方向,建立智能电网短期负荷预测模型,将负荷预测的关键性评价指标——平均绝对百分误差(MAPE)通过采用粒子群优化PSO计算方法,通过优选实验模型中的阶数和背景参数实现预测和实际运行曲线逐步靠近甚至重合的结果。为达到模型预测的高精度,再通过运用"马尔科夫过程"进一步对原先预测的残值数差进行修正,实现智能电网中短期负荷预测。
关键词: 智能电网;负荷预测;NGBM模型;预测精度
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