31、电力需求预测与混合微电网电池管理

电力需求预测与混合微电网电池管理

在当今的能源领域，电力需求预测和微电网管理是至关重要的研究方向。准确的电力需求预测有助于合理规划电力供应，而高效的微电网管理则能提高可再生能源的利用率，实现能源的可持续发展。本文将探讨电力需求预测中的方差膨胀因子（VIF）应用，以及基于PI和模糊控制器的光伏 - 风能混合微电网电池管理系统。

电力需求预测中的VIF应用

在进行电力需求预测之前，对数据集进行统计分析是必不可少的步骤。这一分析的目的是排除可能导致多重共线性问题的无关变量。多重共线性会使回归模型的结果不稳定，影响预测的准确性。因此，建议使用VIF和VDP分析来识别共线数据，并将其排除，只保留对预测模型回归结果有实质性贡献的关键解释变量。

统计分析的可视化能够清晰地展示共线变量以及它们对多重共线性的影响程度。以巴格达为例，由于其位于伊拉克中部，后续的研究可以扩展到伊拉克的其他邻近城市，甚至是中东、北非和澳大利亚等具有相似气候的城市。目前的模型主要作为中期预测模型，但由于与伊拉克的最高温度有直接关系，该模型也可用于日前需求预测。

以下是2018年两周的天气数据和能源消耗数据示例：
| 月份 | 日期 | 最低温度（MinT） | 最高温度（MaxT） | 平均温度（AvgT） | 温度方差（DT） | 总功率（Sum power） | 平均功率（AvgP） | 最大功率（MaxP） | 最小功率（MinP） |
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| 1月 | 1 | 5.2 | 15.0 | 10.1 | 9.8 | 112,727