《南京信息工程大学学报·自然科学版杂志》发表论文赏析

基于RWT-SVM的台区配电网日前负荷预测研究

来源:南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2023年第3期北京时间:

作者:丁宏,陶晓峰,陆春艳,张士成

单位:丁宏,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院), 南京, 211000,陶晓峰,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院), 南京, 211000,陆春艳,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院), 南京, 211000,张士成,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院), 南京, 211000

摘要:日前负荷预测对于制定合理的调度计划,保证电力系统安全可靠具有重要意义.电力负荷时间序列通常存在随机误差,而基于智能算法的预测模型为了充分提取负荷信息,结构复杂、计算量大.为此,本文利用台区配电网的历史电力负荷时间序列,提出一种基于重复小波变换-支持向量机(RWT-SVM)混合模型的日前电力负荷预测方法.该方法利用小波变换技术将台区配电网电力负荷时间序列分解为多个子序列;利用平均绝对误差(MAE)计算每个子序列的预报误差贡献度;对MAE最大的序列进一步分解,从而提升模型的预测能力,得到精度更高的预测结果.仿真结果表明,RWT-SVM混合模型的预测精度高于三种对比方法.

关键词:负荷预测;小波变换;支持向量机;配电网

基金资助:国家电网公司科技项目(524608210006)

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