西南电网异步联网后的负荷预测及频率波动抑制

负荷波动是导致频率不稳定的重要因素,而短期负荷预测可以预估系统有功出力,有效抑制频率波动.针对西南电网异步互联后的频率波动问题,文中首先对西南地区负荷波动幅值的概率分布进行分析,并将负荷波动 概率纳入负荷预测过程,提高预测精度.然后,基于西南电网的负荷概率分布特点,提出融合反向传播(BP)神经 网络和支持向量回归(SVR)的新型混合算法,采用BP神经网络对负荷水平进行评估,利用所得负荷水平作为SVR训练集的选取依据,进而预测当日负荷.最后,基于实际负荷数据进行频率仿真,并与传统方法的预测结果进行对 比,验证了所提模型负荷预测精度及频率波动抑制效果的优越性.