[发明专利]一种主动配电网的负荷功率预测方法

摘要

本发明公开了一种主动配电网的负荷功率预测方法，考虑负荷功率的波动性，对波动较大的原始负荷序列进行平滑处理，增强了预测模型的鲁棒性，提高了预测精度，适用于处理变化较大的主动配电网数据；使用灰色神经网络组合模型对负荷功率进行预测，模型非线性映射能力强。本发明预测结果可为主动配电网调度提供决策信息，对保证电网安全运行具有重要意义。

主权项

1.一种主动配电网的负荷功率预测方法，其特征在于：包括步骤：步骤1：提取主动配电网历史负荷功率序列，得到m组长度为n的原始样本序列X1～Xm；步骤2：判断原始样本序列是否为准平滑序列，若满足准平滑条件，则为准平滑序列；步骤3：若不满足准平滑条件则对每组原始样本序列进行平滑化，最终得到m组准平滑序列；步骤4：利用m组准平滑序列或者满足准平滑条件的m组原始样本序列构建m个灰色模型，分别辨识m个灰色模型参数获得m个求解公式，利用求解公式得到m组原始样本序列的模拟负荷功率数据和预测日的负荷功率预测数据；步骤5：建立三层BP神经网络模型，将m个灰色模型得到的m组原始样本序列的模拟负荷功率数据作为BP神经网络的训练样本，将m组准平滑序列或者满足准平滑条件的m组原始样本序列作为输出，对三层BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；步骤6：将灰色模型得到的预测日的负荷功率预测数据输入到训练好的BP神经网络中，得到的输出即为预测日的主动配电网的负荷功率预测值。