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考虑事件数据的产消者负荷预测方法及极端误差抑制策略
被引量：
2
1
作者
高洪超
陈启鑫
+3 位作者
雷振
金泰
康重庆
孔祥玉
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第13期47-55,共9页
能源互联网技术推动了电力产消用户的规模化发展,产消者资源的优化运行与电力市场运营成为改善综合能效和投资收益的重要议题。产消用户的电力负荷精细化预测不但有益于提升分布式资源有限的容量价值,而且还能在售电侧市场全面放开时规...
能源互联网技术推动了电力产消用户的规模化发展,产消者资源的优化运行与电力市场运营成为改善综合能效和投资收益的重要议题。产消用户的电力负荷精细化预测不但有益于提升分布式资源有限的容量价值,而且还能在售电侧市场全面放开时规避运营风险。首先,综述了产消者电力负荷预测技术及应用场景,提出了事件数据的含义并讨论了事件数据稀疏性带来的行为模式切变对于典型时序预测模型产生的极端预测误差问题。为避免解耦分析多元影响因素下的不确定性,构建了基于预测历史数据置信加权的短时预测修正模型,并分析了修正模型对于极限误差的收敛作用和经济性提升成效。最后,基于真实校园微电网工程运行数据验证了所提方法的有效性。
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关键词
负荷预测
事件数据
产消用户
电力市场
极端误差
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职称材料
基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测
被引量：
3
2
作者
陶鹏
牛为华
+1 位作者
吴宏波
任鹏
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期25-37,共13页
近年来,太阳能和风能在电力系统中的渗透率不断提高。由于风能和太阳能具有的高度不确定性和间歇性,在其并网时需要采用复杂多变的操作策略才能维持电网稳定运行。对于多个或单个不确定变量进行净负荷的汇总可以有效降低系统运行规划的...
近年来,太阳能和风能在电力系统中的渗透率不断提高。由于风能和太阳能具有的高度不确定性和间歇性,在其并网时需要采用复杂多变的操作策略才能维持电网稳定运行。对于多个或单个不确定变量进行净负荷的汇总可以有效降低系统运行规划的复杂性。由此,提出了一种基于Gumbel copula联合概率分布的新型净负荷预测(net load forecasting,NLF)模型用以对负荷、风能和太阳能发电的预测误差进行有效应对,此外所提模型还引入了基于预测值的Grey指数修正模型以提高预测的精准度。其中由于Gumbel copula联合概率模型的稳定性好,其基本能够覆盖所有极端预测误差,在保证系统可靠运行前提下,基于有限的输入实现了快速精准的预测。实验结果表明,所提模型在极短期净负荷预测上具有较好的效果。
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关键词
Gumbel
copula联合概率分布
净负荷预测
不确定性
极端误差
短期预测
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职称材料
题名
考虑事件数据的产消者负荷预测方法及极端误差抑制策略
被引量：
2
1
作者
高洪超
陈启鑫
雷振
金泰
康重庆
孔祥玉
机构
新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学)
清华四川能源互联网研究院
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第13期47-55,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(规模化灵活资源虚拟电厂聚合互动调控关键技术,2021YFB2401200)。
文摘
能源互联网技术推动了电力产消用户的规模化发展,产消者资源的优化运行与电力市场运营成为改善综合能效和投资收益的重要议题。产消用户的电力负荷精细化预测不但有益于提升分布式资源有限的容量价值,而且还能在售电侧市场全面放开时规避运营风险。首先,综述了产消者电力负荷预测技术及应用场景,提出了事件数据的含义并讨论了事件数据稀疏性带来的行为模式切变对于典型时序预测模型产生的极端预测误差问题。为避免解耦分析多元影响因素下的不确定性,构建了基于预测历史数据置信加权的短时预测修正模型,并分析了修正模型对于极限误差的收敛作用和经济性提升成效。最后,基于真实校园微电网工程运行数据验证了所提方法的有效性。
关键词
负荷预测
事件数据
产消用户
电力市场
极端误差
Keywords
load forecasting
event data
prosumer
electricity market
extreme error
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测
被引量：
3
2
作者
陶鹏
牛为华
吴宏波
任鹏
机构
国网河北省电力有限公司电力科学研究院
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期25-37,共13页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(9160717003).
文摘
近年来,太阳能和风能在电力系统中的渗透率不断提高。由于风能和太阳能具有的高度不确定性和间歇性,在其并网时需要采用复杂多变的操作策略才能维持电网稳定运行。对于多个或单个不确定变量进行净负荷的汇总可以有效降低系统运行规划的复杂性。由此,提出了一种基于Gumbel copula联合概率分布的新型净负荷预测(net load forecasting,NLF)模型用以对负荷、风能和太阳能发电的预测误差进行有效应对,此外所提模型还引入了基于预测值的Grey指数修正模型以提高预测的精准度。其中由于Gumbel copula联合概率模型的稳定性好,其基本能够覆盖所有极端预测误差,在保证系统可靠运行前提下,基于有限的输入实现了快速精准的预测。实验结果表明,所提模型在极短期净负荷预测上具有较好的效果。
关键词
Gumbel
copula联合概率分布
净负荷预测
不确定性
极端误差
短期预测
Keywords
Gumbel-copula-based joint probability distribution
net load forecasting
uncertainty
extreme forecasting errors
short-term load forecasting
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑事件数据的产消者负荷预测方法及极端误差抑制策略
高洪超
陈启鑫
雷振
金泰
康重庆
孔祥玉
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测
陶鹏
牛为华
吴宏波
任鹏
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
3
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职称材料
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参考文献
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