人工智能神经网络在新能源微电网中的应用

摘要

新能源微电网是较复杂的新型发配电系统.由于构成微电网的新能源风力发电的不稳定性,对微电网的稳定运行产生影响.使用人工智能方法预测负荷与风力发电量,能够提高预测精度,有利于微电网的能量管理与运行优化,对微电网的稳定运行具有重要意义.本文应用人工智能神经网络技术,建立基于RBF (Radial BasisFunction)神经网络的短期负荷预测模型和风力发电量预测模型,分别对未来24 h的短期负荷与风力发电量进行预测.预测结果与实测值的误差验证了提出方法的有效可行性.结果表明,基于RBF神经网络的短期负荷预测方法与风力发电量的预测方法都适用于微电网系统.