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文檔簡介
1、城市配電網(wǎng)之所以能夠成為電力系統(tǒng)中舉足輕重的構(gòu)成部分,不僅因為能夠?qū)Y源的合理配置起到不可或缺的作用,同時對于保障當?shù)毓╇娰|(zhì)量和促進當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展也起到了極大的促進作用,因此合理、科學、完善的配電網(wǎng)規(guī)劃就顯得尤為重要。
隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,原有的配電網(wǎng)建設(shè)遠遠跟不上這種發(fā)展速度,在一定的程度上甚至制約了電力系統(tǒng)的發(fā)展,進而影響經(jīng)濟的繁榮發(fā)展,為了滿足ZW市經(jīng)濟發(fā)展所要的電力負荷需求、以及資源整合的目的,該區(qū)對配電網(wǎng)進行合理科學的
2、規(guī)劃和改造,同時對電網(wǎng)規(guī)劃的方案進行科學有效的決策是十分有必要的,一方面能夠驗證規(guī)劃項目的有效性,另一方面能夠通過決策研究發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)規(guī)劃項目存在的問題,為今后其他的配電網(wǎng)規(guī)劃項目提供重要的參考依據(jù)。
電力負荷預(yù)測是供電規(guī)劃的基礎(chǔ)和核心,電力負荷預(yù)測是城市電網(wǎng)規(guī)劃中的基礎(chǔ)工作,對規(guī)劃的質(zhì)量起關(guān)鍵作用。由于電力負荷受到各種不確定的隨機因素的影響,在電力負荷的數(shù)據(jù)序列中存在非平穩(wěn)性、非線性和隨時間變化的特點,本文一改傳統(tǒng)的電力負荷預(yù)
3、測方法—空間負荷預(yù)測法,將智能算法應(yīng)用到實際的電網(wǎng)規(guī)劃的負荷預(yù)測中,通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)將電力負荷的數(shù)據(jù)序列分解為一系列相互獨立的固有模態(tài)函數(shù)和一個殘余函數(shù),并采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),將分解之后的一系列函數(shù)賦予一定的權(quán)重,最后根據(jù)每個函數(shù)的序列特征分別采用最小二乘法支持向量機(Least Square Support
4、 Vector Machine,LSSVM)和非參數(shù)廣義自回歸條件異方差(non-parametric generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,NPGARCH)進行預(yù)測,最后將預(yù)測的結(jié)果累加,得到目標電力負荷預(yù)測結(jié)果,實例證明,該方法能夠有效提高電力負荷預(yù)測的精度,從而為配電網(wǎng)規(guī)劃的科學性和安全性提供可靠的基礎(chǔ)。其次,對ZW市的配電網(wǎng)概況進行分析,從配網(wǎng)規(guī)劃的
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