【摘 要】
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用户冷热电负荷的准确预测是发挥园区综合能源系统优势的关键技术。对于采用分布式能源(包含可再生能源)的园区,冷热电负荷预测对于提升可再生能源的利用比例,增强能源供应系
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用户冷热电负荷的准确预测是发挥园区综合能源系统优势的关键技术。对于采用分布式能源(包含可再生能源)的园区,冷热电负荷预测对于提升可再生能源的利用比例,增强能源供应系统运行的稳定性尤为重要。论文分析了电力系统中常用的负荷特性指标,选择其中可用于描述冷热负荷的指标对三种园区的冷热负荷数据进行分析。采用曲线法和指标法,分别分析其日、月、年和周末负荷特性,并就三种园区表现出的异同给出了相关结论。结合相关性和灵敏度分析探究影响负荷特性的因素。建立了基于改进熵权法的冷热电短期负荷预测模型,该方法在特征点权重确定与相似日权重确定中两次使用改进熵权法,适用于天气无突变日负荷预测,算例验证表明该方法比传统预测方法具有更快的运算速度和较高的预测精度。建立了基于经验小波变换的冷热电短期负荷预测模型,通过对三种负荷序列的分解与辨识,将原始负荷序列解析为三种具有不同特点的分量,分别选择线性回归模型、广义回归神经网络与自回归滑动平均对各分量进行预测,再将各预测分量通过广义回归神经网络进行重构即可得到负荷预测值,该方法适用于天气突变日负荷预测。结合基于改进熵权法和基于经验小波变换的冷热电短期负荷预测模型,建立了可以兼顾运算速度与预测精度的组合预测模型。
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