基于相空间重构ARIMA和SVR的母线净负荷预测

为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。