【摘 要】
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负荷波动是导致频率不稳定的重要因素,而短期负荷预测可以预估系统有功出力,有效抑制频率波动。针对西南电网异步互联后的频率波动问题,文中首先对西南地区负荷波动幅值的概
【机 构】
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国家电网有限公司西南分部,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51707166)。
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负荷波动是导致频率不稳定的重要因素,而短期负荷预测可以预估系统有功出力,有效抑制频率波动。针对西南电网异步互联后的频率波动问题,文中首先对西南地区负荷波动幅值的概率分布进行分析,并将负荷波动概率纳入负荷预测过程,提高预测精度。然后,基于西南电网的负荷概率分布特点,提出融合反向传播(BP)神经网络和支持向量回归(SVR)的新型混合算法,采用BP神经网络对负荷水平进行评估,利用所得负荷水平作为SVR训练集的选取依据,进而预测当日负荷。最后,基于实际负荷数据进行频率仿真,并与传统方法的预测结果进行对比,验证了所
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