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基于DPK-means和ELM的日前光伏发电功率预测 下载：81 浏览：467

李雯 魏斌 韩肖清 郭玲娟 《电力研究》 2020年11期

摘要:
日前光伏发电功率预测是电网经济调度的重要依据。针对K均值(K-means)聚类算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题和传统神经网络训练参数较多、易陷入局部最优等缺陷,构建了DPK-means和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的组合预测算法实现日前光伏发电功率的预测模型。首先,采用密度峰值法(density peaks clustering,DPC)对K-means聚类进行优化,解决了Kmeans算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题。然后,在利用DPK-means算法对历史气象数据样本聚类分析的基础上,建立ELM预测模型实现日前光伏发电功率的预测。经实测数据验证可知,所提出的组合预测算法可得到较好的预测结果,具有较强的实用性。

微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型 下载：69 浏览：440

赵琦玮1 王昕2 王鑫3 郎永波3 贾立凯3 《电力研究》 2019年11期

摘要:
针对微电网中电动汽车充放电及风光荷预测误差带来的问题,提出一种在微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型,由日前调度计划和日内短期滚动优化调度构成。日前调度模型兼顾微电网与电动汽车车主双方利益,以微电网运行成本最低、所有电动汽车车主充电总成本最低为目标;滚动调度模型以实际等效负荷与日前调度计划中等效负荷匹配程度最大为目标,将实际车主充电总成本不大于日前计划车主充电总成本作为约束条件考虑。最后使用适用于电动汽车充电优化问题的灰狼优化算法求解,优化结果表明,微电网通过多时间尺度优化调度可以有效降低运行成本,并减小预测误差带来的影响,同时电动汽车车主也可以获得一定的经济利益。
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