智能电网环境下的自适互动智能负荷预测研究

智能电网是电网企业发展的必然趋势,针对智能电网建成后带来的新能源、分布式能源的并网问题,以及智能电网建成后的高度集成信息化的环境变化,需要建立新环境下的负荷预测数据仓库,数据仓库中不但包含传统预测所考虑的定量性数据,而且包括新的定性数据。基于数据仓库根据数据挖掘技术计算与预测日具有高度相似特征的相似度,提取相应的数据,形成相应的知识库和推理规则库。研究具有一定自适应性的能够自己确定模型结构的智能预测方法,并研究相应的后干预校正算法,使预测精度得到突破性的提高,形成自适互动的智能负荷预测体系方法。研究将提高智能电网乃至整个电力工业的经济效益;增强我国的节能减排、可持续发展能力;完善智能电网的智能性和高效性以及拓展电力负荷预测研究理论的研究范围。