Page 35 - 电力与能源2024年第五期

戴 金：基于最小二乘支持向量机的新型电力系统谐波分量预测 567

从图 3 可知，采用 LSSVM 预测的谐波含量叠 新型电力系统中不同分布式采样点采集信号中的
加 后 的 曲 线 与 采 样 点 采 集 的 曲 线 基 本 一 致 ，即 谐波含量，具有较高的预测精度，并且算法收敛速
LSSVM 能完全分解采样信号中的谐波含量。 度快，预测效率高。
模型预测的评价结果如表 1 所示。 参考文献：

表 1 模型预测的评价结果 ［1］ 刘 佳，朱兴江，朱珂弘 . 重庆电网的新型电力系统稳定性
探讨研究［J］ 产业创新研究，2023（24）：66-68.
.
系统 E RMS E A E max
［2］ 谢小荣，马宁嘉，刘 威，等 . 新型电力系统中储能应用功
风力发电 0.006 23 0.115 12 0.176 65
.
光伏发电 0.087 50 1.630 99 0.871 74 能 的 综 述 与 展 望［J］ 中 国 电 机 工 程 学 报 ，2023，43（1）：
储能系统 0.039 34 0.691 65 0.577 22 158-169.
［3］ 刘钊汛，秦 亮，杨诗琦，等 . 面向新型电力系统的电力电
由表 1 可知，风力发电系统、光伏发电系统以 子变流器虚拟同步控制方法评述［J］ 电网技术，2023，47
.
及储能系统采样点预测结果的精度均较高，预测 （1）：1-16.
［4］ 占 萌，张亚耀，马 锐 . 以新能源为主体的新型电力系统
误差较小，并且预测过程平稳。
模型体系和同步稳定研究综述［J］ 北京师范大学学报（自
.
然科学版），2023，59（6）：878-886.

4 结语
［5］ 于 硕 . 基于多类型储能协同的新型电力系统调节能力建
.
设［J］ 电工技术，2023（7）：7-9.
新型电力系统中新能源发电系统种类较多，
［6］ 衣立东，马宁宁，丁茂生，等 . 新型电力系统宽频振荡防控
谐波含量较大，因此电力系统中谐波的治理十分
.
体系架构［J］ 电网技术，2023，47（10）：4092-4101.
重要。基于 LSSVM 的谐波含量预测算法可根据 ［7］ 郭庆来，兰 健，周艳真，等 . 基于混合智能的新型电力系
统 运 行 方 式 分 析 决 策 架 构 及 其 关 键 技 术［J］ 中 国 电 力 ，
.
谐波含量选择合适的核函数，并通过粒子群优化
2023，56 （9）：1-13.
算法优化 LSSVM 算法的参数。
收稿日期：2024-05-22
仿真结果表明，LSSVM 算法能够有效预测 （本文编辑：赵艳粉）

（上接第 553 页）
算法，旨在优化无功补偿过程。搭建试验平台对所 ［6］ 马喜平，董晓阳，李亚昕，等 . 考虑新能源接入的电网有功
无功协调双层优化策略研究［J］ 电网与清洁能源，2024，
.
提出的方法进行试验分析，试验结果表明本文所提
40（1）：137-142.
出的无功补偿方法不仅减少了无功补偿装置数量，
［7］ 吴 凡，叶望芬，汪 然，等 . 配网无功补偿方法在新型电
还显著提升了电压稳定性，降低了无功补偿成本。 力 系 统 中 的 应 用 研 究［J］ 电 气 技 术 与 经 济 ，2024（1）：
.
65-69.
参考文献：
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（本文编辑：赵艳粉）
52-55.