基于大数据自适应学习的工业园区短期无功负荷预测方法

摘要

本发明属于智能电网技术领域，尤其涉及一种基于大数据自适应学习的工业园区短期无功负荷预测方法。本发明包括以下步骤：步骤1.输入变量选择；步骤2.利用所选择的变量进行电压和有功功率预测；步骤3.利用预测得到的电压和有功功率预测进行无功功率预测。本发明首次以工业园区的无功功率为预测对象，提供了针对园区级工业无功负荷短期预测方法，为含工业园区的区域电网电压稳定及无功补偿等提供辅助指导。本发能够减少误差，使无功预测精度得到显著的提高，辅助工业企业和负荷聚合商智慧管理能量，参与辅助服务市场，可深入感知未来的无功功率曲线，并在配电水平上提高电网的运营安全性和经济性，可广泛应用于无功负荷波动性较大工况。