摘要：针对多能源系统中可再生能源发电或功能系统出力与各能源消费负荷间的不确定性对应关系，研究了多能源综合负荷预测模型，以解决系统源荷匹配问题。研究了多能源系统中冷、热、电负荷综合后的负荷特性分析方法，建立了基于隶属度函数的综合负荷数据处理模型，考虑日内时间点与综合负荷的相关度，以优化调度为目标构建了综合负荷预测模型并研究了火电负荷的非线性相关性。最后以典型多能源系统为例，建立综合负荷预测仿真系统模型，仿真结果表明，提出的算法准确度能够满足多能源系统的调度要求。
关键词：负荷数据；马尔科夫链；神经网络；综合负荷；负荷预测
一、引言
近年来我国经济发展呈快速上升趋势，有限的化石能源已经无法满足未来发展的用电需求，从可持续发展角度来看，化石能源的燃烧对生态破坏的影响不可忽视，清洁、高效的新能源发电现成为了国内外研究热点。这种多种类型能源系统必然会成为未来能源发展的趋势，在对多种类型的能源进行优化调度时，多种能量负荷预测的准确性对调度的合理性和经济性具有重要意义[1]。
电力系统的负荷预测是其能量管理体系中必不可少的一部分[2]。传统的神经网络模型收敛速度仍然较慢，容易陷入局部最优解[3]。因此，本文采用基于马尔科夫链改进的神经网络模型，将马尔科夫链残差修正的方法和神经网络的自我学习功能进行有效的结合，在结合方法上，经过有限学习过程后，对加权系数矩阵进行残差修正，有效的减少了学习次数，保证了网络的收敛性。
二、综合负荷模型的建立
用统计综合法对综合负荷进行折算：
1、选取某区域内各种典型子负荷的集合；
2、对上述选取的典型子负荷根据性质和实行种类进行类别划分，并选取具有代表性的m类负荷；
3、统计不同典型用电设备占比，并通过占比对其进行加权计算；
4、通过不同电压等级折算得到综合负荷的一般形式 。
三、马尔科夫链
马尔科夫原理是考虑事件发生概率的一种预测方法，根据事件的当前状态来预测事件（或周期）的未来状态。
1、确定马尔科夫链的状态空间；
2、状态转移概率与状态转移矩阵
参考文献
[1]张永锋．半参数回归模型在中长期负荷预测中的应用[D]．郑州大学，2010．6．
[2]卢建昌．基于电力市场的短期负荷预测建模理论及应用研究[D]．2004.
[3]杨靖研、杜德生．一种电力系统短期负荷预测的新方法[J]．自动化技术与应用，2004，23(2)：14-17.
作者简介：李赫宁（1994-），2016届研究生学历，所学专业：电气工程，研究方向：电力系统及其自动化，作者单位：沈阳工业大学，指导教师：张铁岩。
论文作者:李赫宁
论文发表刊物:《知识-力量》2019年8月22期
论文发表时间:2019/4/22
标签：负荷论文; 模型论文; 系统论文; 马尔论文; 科夫论文; 神经网络论文; 状态论文; 《知识-力量》2019年8月22期论文;