【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及负荷预测领域，本专利技术特别设及一种基于大误差数据分类动态修正方 法的微电网短期功率和负荷预测系统。
技术介绍
微电网短期功率和负荷预测系统为能量优化调度提供依据；同时将数据实时上传 至能量管理系统，为智能微电网控制提供必要数据。微电网的功率预测充分利用分布式能 源发电，获得更大的经济效益和社会效益，提高微电网运行的可靠性和经济性。微电网的负 荷预测对微电网的优化运行有着重要的意义，为微电网能量管理提供数据支持。 传统的微电网短期功率和负荷预测系统一般采用神经网络算法，而采用神经网络 算法需要有比较完备的历史数据作为训练神经网络模型的样本。在"微电网"该种面积较 小的区域中，历史气象数据和功率负荷数据记录一般都不是完备或缺失的，甚至记录的历 史数据与真实数据存在较大误差。该样的历史数据训练出来的神经网络模型可能因为误差 较大难W收敛，不能满足微电网功率或者负荷预测需要。 采用神经网络算法的传统的微电网短期功率和负荷预测系统输入条件一般是历 史功率数据、历史气象数据和预测气象数据。采用该种方法难免会有部分预测数据误差较 大。本系统基于大误...
【技术保护点】
一种微电网短期功率和负荷预测系统，其特征是，包括数据通信和处理模块、数据存储模块、预测算法模块和误差动态分类修正模块；数据通信和处理模块采集外部数据，进行数据预处理，并将预测结果上传至能力管理系统或区域调度系统；数据存储模块将采集的数据存储在数据库中或以文本文件存储；预测算法模块基于神经网络算法，包括神经网络模型训练和神经网络预测两部分；误差动态分类修正模块包括误差分类模块和误差修正模块；误差分类模块定时分别比较实际采集处理的功率和负荷数据与之前预测的功率和负荷数据，如果预测数据和实际数据误差超过系统设定的阈值，则判定该预测数据为大误差数据；出现大误差数据后，记录大误差数据...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赖晓路，朱华婧，孙锋，孟宪侠，孙攀，
申请(专利权)人：国电南京自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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