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题名面向虚拟电厂运营的温度敏感负荷分析与演变趋势研判
被引量：3
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作者
周颖
白雪峰
王阳
邱敏
孙冲
武亚杰
李彬
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机构
需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
华北电力大学电气与电子工程学院
国家电网有限公司
国网河北省电力有限公司营销服务中心
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2024年第1期9-17,共9页
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基金
国家电网有限公司科技项目(支撑重过载台区治理的区域供用电综合预测与智能预警技术研究与应用,5108-202218280A-2-379-XG)。
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文摘
随着极端天气频发,温度敏感负荷用电逐年攀升,温度敏感负荷作为虚拟电厂优质的调控资源,亟须分析气象变化对于此类负荷的影响,由于叠加极端高温、大规模寒潮等异常天气的影响,温度敏感负荷波动剧烈,常规分析预测方法难以适应极端气象场景。针对寒潮天气下温度敏感负荷样本数据及预测精度不足的问题,提出寒潮天气小样本条件下的温度敏感负荷日最大负荷预测方法。该方法先采用时序对抗生成网络(TimeGAN)扩充寒潮期间小样本数据,再采用卷积-长短时记忆神经网络(CNN-LSTM)对寒潮期间的日最大负荷进行预测。以国内某省近两年迎峰度冬期间数据进行模型验证,结果表明所提模型优于其他模型的预测结果,在验证集上日最大负荷的预测精度为99.5%。
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关键词
温度敏感负荷预测
寒潮
时间序列生成对抗网络
虚拟电厂
卷积神经网络
长短时记忆神经网络
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Keywords
temperature sensitive load forecasting
cold wave
time series generative adversarial network
virtual power plant
convolutional neural network
long short-term memory neural network
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分类号
TM62
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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