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神经网络集成的短期负荷预测模型:一个比较研究

来源:wenku7.com  资料编号:WK721347 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK721347
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资料介绍

神经网络集成的短期负荷预测模型:一个比较研究(中文8500字,英文PDF)
1.    介绍:
负荷预测管理中起着至关重要的作用,调度操作在电力系统中,它问题的预测在不同的能源需求时间跨度。在未来的电网格,以实现更大的控制和灵活性比实际电网,可靠负载需求预测有助于避免调度了意想不到的问题负载,并提供重要信息作出决定,购买能源,特别是市场动态定价策略。此外,准确预测将有一个显着的在运行管理的影响,例如防止过载和允许高效的能源存储。事实上,在环境中的波动可能取决于大量的因素(在他们中的一些人
未知的或难以预测),预测使用的所有信息的需求通过计量提供传感技术是至关重要的,有峰值的有效管理要求(负荷转移)。
预测未来的行为和能源需求的智能电网的智能部分所需的能力强,在信息技术应用,和,更普遍的是,未来的分销网络(参见euaddress项目[ 1 ])。分布式发电的集约利用提出了新的挑战,如有需要“分布式智能”来处理数据来源于不同的地方,在动态的环境中进行有效的选择。这种新的情况下的一个例子是valeet al提出。[ 2 ]在各种优化算法应用于智能电网的经济调度问题。
 

神经网络集成的短期负荷预测模型:一个比较研究

 

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