智能電網(wǎng)中電動(dòng)汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、隨著我國(guó)特高壓戰(zhàn)略的實(shí)施和智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，我國(guó)電網(wǎng)的智能化、互動(dòng)化程度逐步提高。然而規(guī)?；?yáng)能、風(fēng)能發(fā)電場(chǎng)的平滑入網(wǎng)，電動(dòng)汽車的日益普及，微網(wǎng)的迅速發(fā)展等，也將對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷模式產(chǎn)生巨大的影響，增加了負(fù)荷預(yù)測(cè)的難度。因此，如何提高智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，對(duì)于提高我國(guó)未來(lái)電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性具有重要意義。本文從智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的一點(diǎn)出發(fā)，即電動(dòng)汽車充電站的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，來(lái)探究提高電動(dòng)汽車充電站的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的方法。
　　

2、電動(dòng)汽車的逐漸普及是未來(lái)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)，屆時(shí)大量的充電負(fù)荷將會(huì)沖擊當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)，影響其穩(wěn)定性。因此，電動(dòng)汽車的負(fù)荷預(yù)測(cè)是在未來(lái)智能電網(wǎng)中需要探討研究的一個(gè)非常必要的方向。RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型具有訓(xùn)練速度快，不會(huì)陷入局部極小值等特點(diǎn)，本文首先采用RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與單一BP-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型作比較，驗(yàn)證了RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的實(shí)用性和有效性。
　　由于電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線具有較強(qiáng)不

3、確定性，平滑性差，采用單一RBF-NN預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度仍然較大。為了進(jìn)一步提高電動(dòng)汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，本文又提出了基于模糊控制在線修正RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的方法，該方法采用模糊控制原理對(duì)RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行在線修正，預(yù)測(cè)精度與單一RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型相比，精度有了進(jìn)一步的提高，證明了基于模糊控制在線修正RBF-NN短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的方法的優(yōu)越性，為電動(dòng)汽車充電站短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用實(shí)踐提供了較