基于分布式光伏和电动汽车的配电网空间负荷预测方法研究

空间负荷预测考虑光伏出力与电动汽车接入 空间负荷预测是配电网规划的重要组成部分，对城市配电网的规划具有重要的意义。空间负荷预测的方法主要分为趋势法、多元变量法、用地仿真法和负荷密度指标法。然而，传统的空间负荷预测方法已经不能满足要求，特别是在分布式光伏和电动汽车接入的情况下。 本文提出了考虑光伏出力以及电动汽车接入的空间负荷预测方法。该方法首先基于LSSVM与负荷密度指标法预测传统空间负荷；然后，根据规划区的光伏影响因素预测光伏输出功率大小，采用蒙特卡洛算法模拟电动汽车的充电负荷；最后，将光伏输出功率、电动汽车充电功率与传统空间负荷叠加得出总的空间负荷。 空间负荷预测的重要性在于它可以提供准确的负荷预测结果，从而为城市配电网规划提供科学的依据。然而，传统的空间负荷预测方法已经不能满足要求，特别是在分布式光伏和电动汽车接入的情况下。这是因为传统的空间负荷预测方法没有考虑到光伏出力和电动汽车接入对配电网的影响。 本文提出的方法可以考虑光伏出力和电动汽车接入对配电网的影响，从而提高空间负荷预测的精度。该方法可以为城市配电网规划提供科学的依据，并且可以提高配电网的经济性和可操作性。 负荷密度指标法是空间负荷预测的重要方法之一，该方法可以根据规划区的负荷特点和发展规律来预测负荷的空间分布情况。然而，负荷密度指标法也存在一些缺陷，例如没有考虑到光伏出力和电动汽车接入对配电网的影响。 LSSVM（Least Squares Support Vector Machine，最小二乘支持向量机）是一种机器学习算法，可以用于空间负荷预测。LSSVM可以根据历史数据来预测未来负荷的变化趋势，从而提高空间负荷预测的精度。 蒙特卡洛算法是一种随机模拟算法，可以用于模拟电动汽车的充电负荷。该算法可以根据电动汽车的充电特点和规划区的电力供应情况来模拟电动汽车的充电负荷。 本文的方法可以考虑光伏出力和电动汽车接入对配电网的影响，从而提高空间负荷预测的精度。该方法可以为城市配电网规划提供科学的依据，并且可以提高配电网的经济性和可操作性。 本文提出的方法可以考虑光伏出力和电动汽车接入对配电网的影响，从而提高空间负荷预测的精度。该方法可以为城市配电网规划提供科学的依据，并且可以提高配电网的经济性和可操作性。