【摘 要】
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随着可再生能源大量接入,增加了能源互联网的波动性与多样性,对冷热电负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求,冷热电负荷的精准预测是能源互联网运行优化的重要前提,并对
【机 构】
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山东大学 控制科学与工程学院,山东省 济南市 250014
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随着可再生能源大量接入,增加了能源互联网的波动性与多样性,对冷热电负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求,冷热电负荷的精准预测是能源互联网运行优化的重要前提,并对需求侧分析具有重要意义.利用天气信息,提出了一种基于气象信息的短期冷热电负荷联合预测方法.该方法包括区域天气预测与冷热电负荷联合预测两大步骤.在区域天气预测中,首先充分利用历史天气、实测天气与天气预报信息,采用调整误差法,对一指定区域进行天气预测;之后利用历史负荷数据、历史天气数据与区域天气预测数据,采取遗传算法优化BP神经网络(genetic algorithm to optimize BP neural network,GA-BP)预测算法,对冷热电负荷进行联合预测.仿真结果表明该方法能够有效提高负荷预测精度.
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