文章摘要
金山红,朱想,赫卫国,王波,梅飞,李玉杰,袁晓玲,刘皓明.基于相空间重构ARIMA和SVR的母线净负荷预测[J].电力需求侧管理,2018,20(2):20-24
基于相空间重构ARIMA和SVR的母线净负荷预测
Forecasting of bus.bar net load based on PSR.ARIMA and SVR
  
DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2018.02.005
中文关键词: 净负荷预测  ARIMA  CC法相空间重构  SVR
英文关键词: net load forecasting  ARIMA  CC method  SVR
基金项目:
作者单位
金山红 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司浙江嘉兴 314000 
朱想 中国电力科学研究院南京 210003 
赫卫国 中国电力科学研究院南京 210003 
王波 国网浙江省电力公司宁波电力公司浙江宁波 315000 
梅飞 河海大学能源与电气学院南京 211100 
李玉杰 河海大学能源与电气学院南京 211100 
袁晓玲 河海大学能源与电气学院南京 211100 
刘皓明 河海大学能源与电气学院南京 211100 
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中文摘要:
      实现对含分布式电源母线净负荷的实时跟踪和预测,以分布式光伏并入电网的母线负荷情况为基础,根据净负荷本身固有的线性和非线性属性,提出了基于相空间重构自回归滑动平均( autoregressive moving arerage, ARIMA)和支持向量机( support vector machine, SVR)的母线净负荷预测方法。首先基于历史净负荷数据使用 ARIMA建立拟合模型,对净负荷线性成分预测分析,之后用 CC法对非线性成分进行相空间重构,利用 SVR模型对非线性部分进行预测。数据建模的结果表明,提出的 ARIMA.CC_SVR预测模型对含有分布式光伏成分的母线净负荷适用性较强。
英文摘要:
      In order to realize the real.time tracking and fore.casting of net load with distributed power bus, in the light of the busload with distributed photovoltaic power grid, according to the linearand nonlinear properties of net load inherent, the autoregressivemoving average with the phase space reconstruction and support vec.tor machine bus.bar net load forecasting method is proposed.Firstly,based on the historical net load data, the ARIMA model is estab.lished to forecast the linear components of the net load.Then, thephase space of the nonlinear components is reconstructed by CCmethod.Finally, the nonlinear part is forecasted by the SVR model.The results of data modeling show that the proposed ARIMA .CC_SVR forecasting model is suitable for the net load of the bus.barwith distributed PV components.
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