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针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征,提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法。首先,为了捕捉负荷的多重特征,定义了周期性和趋势性损失函数,辅助优化点预测模型;然后,为克服残差的波动问题,利用概率预测模型对点预测值与真实值的残差进行建模预测;最后整合同时刻的点预测值与残差预测区间得到概率预测模型结果。实际算例结果表明,与其他模型相比,所提模型不仅有效抑制尖端振荡现象,而且能够生成可靠的概率密度分布。 相似文献
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负荷聚合商对集中式电采暖负荷、分散式电采暖负荷进行聚合管理,参与风电日前电力辅助服务市场交易,能够进一步降低弃风率.考虑风电出力不确定性和电采暖负荷的柔性特性,采用拉丁超立方采样模拟生成多个可能的风电出力场景,并计算每个场景可能的概率.建立考虑最小化弃风量、最小化备用容量、最小化补偿额以及最小化增加的用电量在内的多目标... 相似文献
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