基于极限学习机的新能源微电网短期负荷预测  

作　　者：江熙 颜红 李康玉 

机构地区：[1]哈尔滨普华电力设计有限公司

出　　处：《电气时代》2024年第7期38-41,共4页Electric Age

摘　　要：常规的新能源微电网短期负荷预测方法主要使用气象相似日集确定预测变量相关性,易受信息矩阵变化影响,导致预测负荷与实际负荷相差过高。因此,需要基于极限学习机设计一种全新的新能源微电网短期负荷预测方法。即生成了新能源微电网短期负荷预测指标,利用极限学习机构建了微电网短期负荷预测模型,设计了新能源微电网短期负荷预测算法,从而实现新能源微电网短期负荷预测。实验结果表明,设计的新能源微电网极限学习机短期负荷预测方法的预测负荷与实际负荷较接近,证明设计的短期负荷预测方法的预测效果较好,具有准确性,有一定的应用价值,为提高微电网运行经济性作出了一定的贡献。

关 键 词：短期负荷预测 极限学习机 微电网 实际负荷 运行经济性 信息矩阵 变量相关性 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]