冲击性负荷的电能质量评估与预测

随着智能配电网的发展,电能质量评估和预测越来越重要.本文结合某电网拟新建负荷进行了电能质量评估和预测方法的研究和应用.首先,在时间序列研究基础上,对ARIMA和BP神经网络两种数学模型进行了推导与分析,建立了两种不同的电能质量数据预测模型.然后,针对电能质量预测需求,分析了某用户新建项目试验基地的供电系统和负荷特征.最后,在对预测结果进行分析和比较的基础上,应用在两个规模不同的数据集上,检验和分析不同模型的预测效果,并提出了进一步提高方法预测精度的改进方向.