【摘 要】
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综合能源系统是提高能源利用效率,降低用能成本的重要技术手段,精准负荷预测是综合能源系统优化调度的关键基础和重要前提.随着各类能源耦合设备的应用和提升和电能替代政策的推广,能源之间的关联关系日益增强.然而,现有的负荷预测方法多为对负荷的单独预测,未能将耦合性和互补性结合起来构建预测模型.基于此,首先结合Copula理论分析了综合能源系统中冷、热、电负荷之间的耦合特性;其次,利用樽海鞘群优化算法(SSA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)中的关键参数进行求解,建立SSA-LSSVM多元负荷预测模型;最后,通过
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,北京102206;国网河北省电力公司经济技术研究院,河北石家庄050011
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综合能源系统是提高能源利用效率,降低用能成本的重要技术手段,精准负荷预测是综合能源系统优化调度的关键基础和重要前提.随着各类能源耦合设备的应用和提升和电能替代政策的推广,能源之间的关联关系日益增强.然而,现有的负荷预测方法多为对负荷的单独预测,未能将耦合性和互补性结合起来构建预测模型.基于此,首先结合Copula理论分析了综合能源系统中冷、热、电负荷之间的耦合特性;其次,利用樽海鞘群优化算法(SSA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)中的关键参数进行求解,建立SSA-LSSVM多元负荷预测模型;最后,通过对比不同场景下的预测效果,证实了所建模型能有效提升预测精度,具有良好的应用效果.研究成果考虑了多能源之间的耦合特性,可为综合能源系统的负荷预测提供技术支撑,从而为系统调度优化提供基础.
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