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刘新苗,李卓环,曾凯文,刘嘉宁,李富盛,余涛,赖界亨.基于集群负荷预测的主动配电网多目标优化调度[J].电测与仪表,2021,58(5):98-104.
LIU Xinmiao,LI Zhuohuan,ZENG Kaiwen,LIU Jianing,LI Fusheng,YU Tao,LAI Jieheng.Multi-objective Optimal Dispatching of Active Distribution Network based on Cluster Load Prediction[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(5):98-104.
基于集群负荷预测的主动配电网多目标优化调度
Multi-objective Optimal Dispatching of Active Distribution Network based on Cluster Load Prediction
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.05.014
中文关键词:  模糊聚类  极限学习机  日前调度  实时调度  多目标
英文关键词:fuzzy clustering  Extreme learning machine  day-ahead scheduling  real-time scheduling  multi-objective
基金项目:中国南方电网科技项目资助(GDKJXM20180576)
                    
作者中文名作者英文名单位
刘新苗LIU Xinmiao广东电网有限责任公司电力调度控制中心
李卓环LI Zhuohuan华南理工大学电力学院
曾凯文ZENG Kaiwen广东电网有限责任公司电力调度控制中心
刘嘉宁LIU Jianing广东电网有限责任公司电力调度控制中心
李富盛LI Fusheng华南理工大学电力学院
余涛YU Tao华南理工大学电力学院
赖界亨LAI Jieheng华南理工大学电力学院
摘要点击次数: 1291
中文摘要:
      常规的配电网调度模式中,往往通过可控分布式电源、储能和柔性负荷来调节预测误差和实时波动,粗略地预测负荷值,这使得负荷预测往往不够精准,而且用可控分布式电源、柔性负荷或储能平衡配电网负荷波动,会造成较大的波动成本和备用成本。对此提出一种基于集群负荷预测的主动配电网多目标优化调度方法。采用模糊聚类的方法,对负荷进行集群划分,利用极限学习机对负荷进行集群预测。基于预测值,先以有功调度成本最低进行日前调度,再在日前调度的基础上进行修正,以可控分布式出力修正量最小,储能出力修正量最小,柔性负荷修正量最小为目标进行实时调度。
英文摘要:
      In the conventional distribution network dispatching mode, the forecasting error and real-time fluctuation are regulated by energy storage and flexible load, and the load values are predicted roughly, which makes the load forecasting often not accurate enough. Moreover, using controllable distributed power supply, flexible load and energy storage device to balance load fluctuation of distribution network and deal with distributed output will result in large flexible load dispatching and reserve cost. A multi-objective optimal dispatching method for active distribution network based on cluster load prediction is proposed. The fuzzy clustering method is used to cluster the load of the active distribution network, and the extreme learning machine is used to predict the load values. Based on the predicted value, the day-ahead dispatching is firstly carried out with the lowest active power dispatching cost. Real-time dispatching was carried out with the objective of minimum controllable distributed output correction, minimum energy storage output correction, and minimum flexible load correction and then modified on the basis of day-ahead dispatching.
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