基于一致性算法的微电网无差调频控制策略

微电网孤岛运行时,采用传统下垂控制策略的微电网频率因其输出功率的变化而偏离额定值,为此,提出一种微电网下垂系数自调节控制策略。微网内各微源由一致性算法获得下垂系数自调节值,实现微电网频率无静差,同时确保有功功率按额定容量分担负荷,在PSCAD中搭建微网模型,并与传统下垂控制仿真结果对比,表明了控制策略的有效性。

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM(long short term memory)网络结构,并将其与XGBoost(eXtreme boosting system)预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW(mean absolute percentage error-reciprocal weight)算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM-XGBoost模型的MAPE(mean absolute percentage error)与RMSE(root mean square error)分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。

基于相似日聚类和IHGWO-WNN-AdaBoost模型的短期光伏功率预测

为进一步提升光伏输出功率短期预测的准确性和稳定性,提出一种基于相似日聚类的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和AdaBoost的混合预测模型。首先利用模糊C均值聚类(fuzzy C-means algorithm,FCM)算法将初始数据集按照不同的季节和天气类型进行划分;其次选用WNN作为改进AdaBoost算法的基学习器,构建WNN-AdaBoost模型,并使用改进混合灰狼优化(improved hybridizing grey wolf optimization,IHGWO)算法优化WNN的小波因子和权值;最后选用我国中部地区某光伏电站实采的输出功率数据进行算例分析,通过与其他模型的对比,验证了所提模型的预测效果。实验结果表明:在不同季节和天气类型下,所提模型均能得到较好的预测结果,在有效提升光伏短期输出功率预测精度的同时,兼备了较强的适应性和鲁棒性。

并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测

针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU-NN)并行,分别提取局部特征与时序特征,将2个网络结构的输出拼接并输入深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN进行超短期负荷预测。最后应用负荷与温度数据进行预测实验,结果表明相比于GRUNN网络结构、长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络结构、串行CNN-LSTM网络结构与串行CNN-GRU网络结构,所提方法具有更好的预测性能。