基于数据驱动的时序概率谐波电流预测研究

作者：丁玉昊; 刘建波; 曹立明; 谢香敏^*

来源：供用电, 2023, 40(10): 19-45.

DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2023.10.003

• RBF-ARX模型
• 深度神经网络
• 高斯混合分布
• 概率谐波电流预测
• 马尔可夫蒙特卡洛采样法

随着非线性电力电子装置的广泛应用，配电网中的谐波含量日益增加，为有效地应对谐波日益严重的负面影响，需对谐波电流进行预测。居民负荷是常见的谐波源，由于其具有很强的随机性，导致其产生的谐波电流数据具有概率性波动。为此，提出一种基于RBF-ARX模型的时序概率谐波电流预测方法。首先，采用RBF-ARX模型对谐波电流的确定性分量进行点预测；然后，采用统计学的概率预测方法预测谐波电流的随机性分量；最后，基于实测谐波数据，验证了所提时序概率谐波电流预测方法的准确性与实用性。

• 单位
  青岛大学