多源可再生能源融合系统中的电气负荷预测模型及其优化路径研究
摘要
在“双碳”战略持续推进背景下,光伏、风电、生物质能等多种可再生能源深度融合于电力系统,促使系统负荷
预测面临更高精度与更强适应性的挑战。本文以某实际光伏 + 风电融合微电网项目为研究基础,针对系统中电气负荷的非
线性波动特征,构建融合 LSTM、SVM 与灰色预测模型的混合建模架构,并设计多时间尺度预测机制与自适应反馈校正路
径。通过实测数据训练与仿真测试,结果显示该模型在多种运行场景下均表现出良好的泛化能力,短期预测平均误差控制
在 ±5% 以内,优于常规单一模型,具备较高的工程可部署性与推广价值。研究成果可为分布式能源系统调度优化、储能
控制策略制定以及能量管理系统建设提供可靠的数据支撑和理论依据。
预测面临更高精度与更强适应性的挑战。本文以某实际光伏 + 风电融合微电网项目为研究基础,针对系统中电气负荷的非
线性波动特征,构建融合 LSTM、SVM 与灰色预测模型的混合建模架构,并设计多时间尺度预测机制与自适应反馈校正路
径。通过实测数据训练与仿真测试,结果显示该模型在多种运行场景下均表现出良好的泛化能力,短期预测平均误差控制
在 ±5% 以内,优于常规单一模型,具备较高的工程可部署性与推广价值。研究成果可为分布式能源系统调度优化、储能
控制策略制定以及能量管理系统建设提供可靠的数据支撑和理论依据。
关键词
多源可再生能源;电气负荷预测;光伏系统;融合微电网
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|参考
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3476-07-12-175764
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