摘要
本发明公开了一种高比例分布式光伏接入下的母线辖区内负荷预测方法,属于分布式光伏发电负荷预测技术领域,包括以下步骤:采集配电网母线辖区内负荷随时间变化曲线和分布式光伏发电曲线,构建数据集;基于数据集,通过计算分布式光伏出力与母线辖区负荷的互信息值,进行数据之间的关联性判断;将具有强相关性的数据,进行经验模态分解后,进行数据频率识别,分别获取高频分量、低频分量和残差项的预测结果;将分别得到的预测结果,通过矢量相加后,得到母线辖区内负荷预测的最终预测值。本发明有效避免信息损失,保留数据原始特征,提升了预测的精度。
技术关键词
负荷预测方法
高比例
母线
分布式光伏发电
时间变化曲线
XGBOOST算法
极限学习机
信息熵
序列
负荷预测技术
负荷预测系统
前馈神经网络
分布算法
数据处理模块
数据采集模块
频率
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