考虑风电并网的短期负荷预测方法研究的中期报告.docx

考虑风电并网的短期负荷预测方法研究的中期报告

中期报告：考虑风电并网的短期负荷预测方法研究

研究目的：

本次研究的目的是探究考虑风电并网情况下的短期负荷预测方法，通过研究建立出精确的负荷预测模型，提高电力系统的运行效率和经济性。

研究进展：

在进行研究前期调研的基础上，我们对研究对象进行了更深入的探究。首先，我们对风电发电机与电力系统的协同运行原理进行了分析，以及考虑不同并网方案的影响因素，包括风速、风向、发电机容量和并网方式等。在此基础上，我们设计了一系列短期负荷预测的实验方案，以建立预测模型。

我们选择了多种不同的预测方法，包括基于ARIMA模型的时间序列预测、基于BP神经网络的预测、基于SVM的预测以及组合预测等方法。在研究过程中，我们主要关注以下几个方面的问题：

1.不同预测方法的预测精度和准确度

2.不同风电并网方案对短期负荷预测精度的影响

3.多种预测方法相结合的预测效果

初步实验结果表明，基于BP神经网络的方法在预测精度和准确性上表现较为优异，相对于SVM和ARIMA模型有较大提升。同时，我们发现考虑风电并网对预测精度影响较大，不同并网方案下的预测结果存在明显的偏差。最后，我们采用组合预测方法，将多种预测方法进行整合，预测结果的准确度和精度均有所提升。

研究方向：

在今后的研究中，我们将继续深入探究不同风电并网方案对短期负荷预测的影响机制，优化预测模型的结构和参数，提高预测精度和准确性。同时，我们还将考虑加入其他因素，如天气预报等，来进一步提高预测效果和精度。