摘要：. 微网广泛利用光伏逆变器,风力发电机和生物能发电机等作为其内部的微型电源,然而受地理条件,天气情况和外部环境等因素的影响,这些可再生电源的能量输出具有间歇性和随机性,导致微网内部电源与负荷间以及微网与大电网间的功率交换过程复杂,若微

基于改进BP-SVM-ELM与粒子化SOM-LSF的微电网光伏发电组合预测方法. 针对微电网中光伏发电短期预测难度大的问题,从新的空间角度提出一种直接考虑微电源间能量关系的组合预测方法.使用思维进化算法优化BP神经网络,粒子群算法优化支持向量机和基于单隐层前馈

本文梳理了近年来在不确定性环境下微电网的 优化调度方法,以微电网能量管理系统优化为基 础,从可再生能源不确定性、储能不确定性及负荷 不确定性三方面进行文献的介绍,并重点阐述应用 较多的鲁棒优化方法及其求解算法。另外,整理了

摘要： 微电网光伏发电预测精确度与天气状态呈高度相关性,非晴空条件下气象因素的随机波动使得超短期预测精确度较低.对此,文中提出一种改进Adaboost天气聚类和马尔可夫链的组合预测方法.首先采用滑动平均法提取辐照度特征变量,设计并训练Adaboost改进的K

微电网实时调度是对下一个调度周期分布式电源出力的静态优化问题(本文根据微电网的负荷状态)储能单元的荷电状态)下一调度周期所处的运行时段#在并网和孤岛两种模式下对微电网运行状态空间进行划分#为便于介绍实时调度策略时刻储能单元的荷电状态得到的下一个调度周期计划( ?@A #?@AK* /!?@AK*%)?@AK" 源发电功率之差"状态变量L用来描述微电

如今,基于风能和太阳能发电的成本和污染,它们已经在许多微电网混合能源系统中产生了重大影响。另一方面,精确预测风能和太阳能发电量对于微电网中的能源管理非常重要。因此,已经开发了一种新颖的预测间隔模型,该模型由几个部分组成（小波变换

光伏发电预测和能源优化调度是微电网控制和调度系统的重要组成部分,其精确确的光伏预测精确度和合理的调度策略能够确保微电网系统安全方位稳定的运行。

使用人工智能方法预测负荷和风力发电,可以提高预测精确度,有利于微电网的能源管理和运行优化。 微电网的稳定运行具有重要意义。 本文以新能源微电网为研究对象,以人工智能神经网络为技术驱动。

摘要：. 近年来,微电网技术迅速发展,以降低能源成本,减少碳排放量,提高服务可信赖性为目标,协调微电网内的可再生能源,存储装置,可控负荷等设备,进而实现微电网的安全方位,稳定,经济运行.光伏发电预测和能源优化调度是微电网控制和调度系统的重要组成部分,其

主要方法包括：（1）极短期预测：在 此模型中,负荷／发电预测为几秒钟、几分钟和几小 时,该类模型通常用于实时调度；（2）短期预测： 该模型预测时间单位为数小时至数周,这些模型通常 用于适应生产和需求；（3）中、长期预测：这种预测 可能因月而异。 这些模型通常用于提供规划服务。 目前,最高常见的预测模型的范围主要是每周、每