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题名基于数据驱动的时序概率谐波电流预测研究
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作者
丁玉昊
刘建波
曹立明
谢香敏
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机构
青岛大学电气工程学院
国网东营市垦利区供电公司
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出处
《供用电》
2023年第10期19-27,45,共10页
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基金
山东省自然科学基金项目(ZR2021QE056)
中国博士后科学基金面上项目(2022M721759)。
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文摘
随着非线性电力电子装置的广泛应用,配电网中的谐波含量日益增加,为有效地应对谐波日益严重的负面影响,需对谐波电流进行预测。居民负荷是常见的谐波源,由于其具有很强的随机性,导致其产生的谐波电流数据具有概率性波动。为此,提出一种基于RBF-ARX模型的时序概率谐波电流预测方法。首先,采用RBF-ARX模型对谐波电流的确定性分量进行点预测;然后,采用统计学的概率预测方法预测谐波电流的随机性分量;最后,基于实测谐波数据,验证了所提时序概率谐波电流预测方法的准确性与实用性。
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关键词
RBF-ARX模型
深度神经网络
高斯混合分布
概率谐波电流预测
马尔可夫蒙特卡洛采样法
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Keywords
RBF-ARX
deep learning neural network
Gaussian mixture distribution
probabilistic harmonic current prediction
Markov Monte Carlo sampling
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分类号
TM74
[电气工程—电力系统及自动化]
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