计及分布式能源时序不确定性的短期负荷预测技术 被引量：6

1

作者 杨小龙 姚陶 +3 位作者 孙辰军 魏新杰 张华铭 孙毅 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期96-103,共8页

随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏... 随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏影响下的短期负荷预测方法。光伏接入下的电网侧负荷为实际用电负荷与光伏出力之间的差值,因此,文章在构造输入数据之前,首先采用大数据挖掘技术,分析光伏出力和用户侧负荷特性以及二者与各自影响因素之间的相关性,通过特征构造选出相关性较大的影响因素作为负荷预测模型的输入特征集;然后构建融合自注意力机制的LSTM神经网络预测模型,深度挖掘负荷序列特征。采用灰狼算法对预测模型进行优化,确定预测效果最佳的模型。算例分析结果表明,文章所提方法能够有效提高含分布式光伏的净负荷预测精度。 展开更多

关键词 分布式光伏 相关性分析 自注意力机制 LSTM 灰狼优化算法 负荷预测

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基于组合深度学习的光伏功率日前概率预测模型 被引量：6

2

作者 高岩 吴汉斌 +2 位作者 张纪欣 张华铭 张沛 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第4期100-110,共11页

为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取... 为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征建模能力,并结合注意力机制和分位数回归,建立组合深度学习预测模型;最后,采用核密度估计方法生成连续概率密度函数。以实际集中式和分布式光伏电站为案例进行分析,结果表明:与长短期记忆网络、时序卷积网络、时序卷积网络-注意力机制和时序卷积网络-长短期记忆网络相比,所提方法在确保最优预测区间的同时,可以提升概率密度预测的性能。 展开更多

关键词 概率预测 时序卷积网络 长短期记忆网络 注意力机制

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基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测 被引量：3

3

作者 王光华 张纪欣 +3 位作者 崔良 薛书倩 张彬 张沛 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期393-405,共13页

分布式屋顶光伏地理位置分散,受地理环境遮挡和多种气象因素影响,导致光伏出力特性存在差异,给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法... 分布式屋顶光伏地理位置分散,受地理环境遮挡和多种气象因素影响,导致光伏出力特性存在差异,给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法。首先,基于动态时间规整算法计算分布式光伏用户出力特性间的相似度,并基于凝聚层次聚类法将其划分成若干类;然后,利用自主注意力网络学习各时间步间的时序关联特性,通道卷积注意力机制学习多特征变量间的相关性,构建日前功率预测模型;最后,将每一类日前预测结果相加,实现变电站级日前功率预测。算例结果表明所提方法在多种天气状况下,较Transformer、长短期记忆神经网络和时序卷积网络,预测精度显著提升。 展开更多

关键词 日前功率预测 动态时间规整 凝聚层次聚类 双重注意力变换模型

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多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统 被引量：5

4

作者 高崇 唐俊熙 +2 位作者 张俊潇 曹华珍 张道路 《电测与仪表》 北大核心 2024年第3期113-123,共11页

针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件... 针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件系统的一个应用实例。该系统充分利用海量的历史负荷数据进行负荷特性分析,建立负荷特征库以及业扩信息库,通过对新接入用户进行信息匹配实现负荷管理及最大负荷预测。此外,该系统建立负荷预测方法模型库,可提供不同维度的负荷预测功能,从传统的地区负荷预测转变为馈线负荷预测,结合馈线现状以及业扩信息优化用户接入决策。总的来说,该系统具有功能模块数据链路互通、不同功能之间能提供信息支持、整体采用模块化设计思想等特点,可满足电网企业的日常应用需求。 展开更多

关键词 多元数据 负荷特征库 负荷分析预测 智能配电网 数据链路互通

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基于模糊集理论和序关系分析法的电力市场指标体系研究 被引量：3

5

作者 崔志坤 王清亮 +2 位作者 刘景青 郝玲 张华铭 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期31-37,共7页

随着我国电力市场改革工作逐步深入,电力市场建设和运营过程中一些问题渐渐显露。合理、高效的电力市场评价体系是市场参与者进行市场分析和建设的重要工具,也是政府部门制定监管政策的科学依据。在充分考虑电力市场评价体系原则及SCP... 随着我国电力市场改革工作逐步深入,电力市场建设和运营过程中一些问题渐渐显露。合理、高效的电力市场评价体系是市场参与者进行市场分析和建设的重要工具,也是政府部门制定监管政策的科学依据。在充分考虑电力市场评价体系原则及SCP范式理论的基础上,构建了包含市场结构、市场运营、市场效益和市场可持续发展四个维度的三级指标体系;并基于序关系分析法和模糊集理论,研究分析电力市场综合指标评估方法。针对传统模糊集理论中“最大隶属度”原则的不足,提出群聚隶属度方法。通过实例计算分析,验证所构建评价体系的有效性和实用性。 展开更多

关键词 电力市场 SCP范式 指标体系 序关系分析法 模糊集理论

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基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型 被引量：1

6

作者 李秀峰 蒋燕 +3 位作者 高道春 段睿钦 刘梅 燕鹏飞 《电测与仪表》 北大核心 2024年第3期64-69,共6页

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,... 负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。 展开更多

关键词 母线负荷预测 分配因子 信息熵 组合预测 变权重

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能源互联网终端用户异常负荷数据辨识与修正 被引量：1

7

作者 张凯 郭威 +2 位作者 魏新杰 杨小龙 罗欣 《电测与仪表》 北大核心 2024年第11期61-67,共7页

随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法... 随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法首先通过大量正常负荷数据训练双向LSTM模型,并选择粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化算法对预测模型的参数进行寻优,将经过参数调优的双向LSTM模型用于负荷预测。基于负荷预测结果,采用误差分析和异常值判定准则来检测负荷曲线中的异常负荷数据,最后将检测出的异常负荷数据应用预测结果对其进行修正。实验证明,所提方法具有较好的异常负荷数据检测效果,且易于训练,异常负荷数据检测错误率较低。 展开更多

关键词 能源互联网 异常负荷检测 异常负荷修正 双向LSTM 误差分析

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利用蝙蝠算法优化SVR的太阳辐照度预测方法研究 被引量：7

8

作者 姚海成 周剑 +3 位作者 林琳 邢恩恺 黄南天 陈艳伟 《可再生能源》 CAS 北大核心 2018年第11期1612-1617,共6页

为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,... 为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,构成SVR的输入特征向量,将待预测时段小时平均太阳辐照度作为SVR的输出;然后,以预测精度为判断依据,利用蝙蝠算法对SVR的惩罚因子和RBF核函数方差进行寻优;最后,利用最优参数建立SVR预测模型,并对太阳辐照度进行预测。分析结果表明,相比于无参数优化SVR预测模型和利用粒子群算法优化SVR模型的太阳辐照度预测方法,文章所提出的预测方法具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 太阳辐照度预测 支持向量回归 蝙蝠算法 惩罚因子 核函数

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考虑不同发展情境的江苏省中长期电力需求预测 被引量：7

9

作者 龙禹 王小英 +2 位作者 周琪 姜楠 罗欣 《中国电力》 CSCD 北大核心 2016年第7期72-76,共5页

传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一... 传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一预测模型权重,利用客观熵权法得到各单个预测方法的综合权重。充分考虑未来经济发展的不同可能以及电动汽车、需求响应等用电技术改变因素,设定低速发展、高速发展和考虑其他因素的发展情境,并分别进行组合预测。将该组合预测方法应用于江苏省中长期负荷预测中,得到不同情境下的预测结果。 展开更多

关键词 电力需求预测 负荷预测 熵权法 情境分析 组合预测

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配电网可靠性的云综合评判法 被引量：7

10

作者 曹丽鹏 李志刚 +2 位作者 王国玲 刘丽新 陈双平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期418-421,共4页

配电网可靠性的大小对整个电力系统的可靠性具有重要影响,因此,配电网可靠性水平的整体评判在电力系统可靠性分析中尤为重要。为此,提出了一种评判配电网可靠性的云综合评判法。首先,建立了配电网可靠性的多目标、多层次评判指标体系并... 配电网可靠性的大小对整个电力系统的可靠性具有重要影响,因此,配电网可靠性水平的整体评判在电力系统可靠性分析中尤为重要。为此,提出了一种评判配电网可靠性的云综合评判法。首先,建立了配电网可靠性的多目标、多层次评判指标体系并确定指标体系中各指标的权重大小;然后,提出了底层指标云化评语的确定方法及上、下级指标的云化评语关系式。最终,列举实例说明了云综合评判法的计算过程,得到了配电网可靠性的云化评语,根据云化评语对该配电网做出了可靠性评价,并对影响该配电网的指标进行了必要分析。结果表明,云综合评判法评判配电网可靠性水平是有效可行的。 展开更多

关键词 配电网 可靠性评判 云模型 综合评判

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基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测 被引量：11

11

作者 王刚 杨晓静 +3 位作者 张志军 刘丽新 于美丽 Abinet Tesfaye Eseye 《电测与仪表》 北大核心 2021年第1期137-141,共5页

电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个... 电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。 展开更多

关键词 工业园区负荷预测 深度学习 权值共享 任务聚合

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基于容量利用特征的行业售电量预测方法研究 被引量：12

12

作者 董朝武 白江红 +2 位作者 汪鸿 韩俊杰 罗欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期103-109,共7页

为了使电力企业能够从用电根源把握行业整体的用电趋势,引入基于容量利用特征并且考虑了外界经济因素影响的电量预测方法。首先,通过对行业的运行容量进行分离,采用行业不同业扩报装类型生长曲线还原真正的存量容量。再提取行业利用小时... 为了使电力企业能够从用电根源把握行业整体的用电趋势,引入基于容量利用特征并且考虑了外界经济因素影响的电量预测方法。首先,通过对行业的运行容量进行分离,采用行业不同业扩报装类型生长曲线还原真正的存量容量。再提取行业利用小时数,应用相关系数法和K-L信息量法对影响行业利用特征的外在因素进行辨识,确定主导因素指标。最后,创建基于容量利用特征的电量预测方法,基于存量产生电量和业扩增量产生电量形成对行业的预测模型。实证分析表明,这种方法能有效地提高预测精度。 展开更多

关键词 业扩报装 电量预测 容量利用小时数 上下游分析 主导因素

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含高比例分布式光伏的母线负荷预测方法 被引量：11

13

作者 丁施尹 谭锡林 +3 位作者 叶萌 李晶 薛书倩 刘阳 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期117-122,共6页

高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源... 高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练。最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 分布式光伏 母线负荷预测 互信息 混合模型 极限学习机 XGBoost

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面向区域综合能源系统的电-气负荷联合预测研究 被引量：8

14

作者 蒋燕 李秀峰 +3 位作者 高道春 段睿钦 周辉 刘阳 《电测与仪表》 北大核心 2023年第5期154-158,共5页

能源互联网中电力系统与天然气系统的依赖增强,给综合能源系统中电力系统与天然气系统的负荷预测带来了更高的挑战。文中提出了基于长短记忆网络与权值共享的电-气联合负荷预测方法。文中在预测模型中使用了相关系数对天气因素进行了分... 能源互联网中电力系统与天然气系统的依赖增强,给综合能源系统中电力系统与天然气系统的负荷预测带来了更高的挑战。文中提出了基于长短记忆网络与权值共享的电-气联合负荷预测方法。文中在预测模型中使用了相关系数对天气因素进行了分析,提取了对两种负荷的重要气象因素,将长短记忆网络作为主要预测算法,权值共享模式分析了电-气两种负荷之间的相关性。算例中使用云南省综合能源系统示范工程数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了综合能源系统中电力与天然气负荷预测的精度,有着较高的应用价值。 展开更多

关键词 能源互联网 电-气联合负荷预测 长短记忆网络 任务关联 相关系数

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基于佳点集-量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法研究 被引量：4

15

作者 李海坤 谢珍建 +1 位作者 陈正方 张文嘉 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2016年第3期95-102,共8页

随着高压直流输电工程和区域电网互联建设的不断推进,交直流互联电网的规模越来越大,其对电网的无功平衡也提出了新的要求。提出一种基于佳点集量子粒子群的交直流系统无功优化方法。该方法建立交直流系统及其潮流计算模型;以系统网损... 随着高压直流输电工程和区域电网互联建设的不断推进,交直流互联电网的规模越来越大,其对电网的无功平衡也提出了新的要求。提出一种基于佳点集量子粒子群的交直流系统无功优化方法。该方法建立交直流系统及其潮流计算模型;以系统网损为目标函数,建立交直流输电无功优化模型,并考虑系统节点电压以及发电机无功出现越界的情况;通过引入佳点集并对量子粒子群算法进行改进,给出了使用佳点集量子粒子群优化算法的求解步骤。通过采用IEEE30节点算例进行验证,并与量子粒子群算法比较,结果表明:该文方法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,优化性能也有较明显的提高。 展开更多

关键词 交直流电力系统 无功优化 佳点集 量子粒子群

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基于改进量子粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法 被引量：46

16

作者 党东升 张树永 +1 位作者 葛鹏江 田星 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第3期108-113,共6页

为了弥补量子粒子群算法优化支持向量机(QPSO-SVM)在变压器故障诊断中“早熟”收敛的不足,该文提出一种基于改进量子粒子群优化支持向量机算法。通过计算每一代粒子的平均适应值偏离度Δ并引入自扰动算子使“早熟”粒子主动跳出当前局... 为了弥补量子粒子群算法优化支持向量机(QPSO-SVM)在变压器故障诊断中“早熟”收敛的不足,该文提出一种基于改进量子粒子群优化支持向量机算法。通过计算每一代粒子的平均适应值偏离度Δ并引入自扰动算子使“早熟”粒子主动跳出当前局部最优区域,增强算法的全局搜索能力。此外,建立基于所提算法的故障分类模型,对变压器故障样本进行诊断。实例结果表明:相较传统QPSO-SVM算法,改进QPSO-SVM算法可以使粒子主动跳出最优局部范围,且对变压器故障的诊断准确率更高,验证了该文方法在变压器故障诊断方面的有效性与准确性。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 “早熟”自检 自扰动 量子粒子群

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一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法 被引量：33

17

作者 唐俊熙 曹华珍 +2 位作者 高崇 吴亚雄 石颖 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期140-148,共9页

针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚... 针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚合近似方法对该用户一段时期内的负荷曲线重表达,用符号化序列表示该用户的负荷曲线,提取该用户的典型负荷曲线。然后结合不同用户典型负荷曲线的负荷特性、指标特征和时间序列特征,基于k-means算法对不同用户的典型负荷曲线聚类分析,分析不同类型用户的用电特征。以UCI一个测试数据集进行算例分析,结果表明所提方法能够挖掘出用户的典型用电行为特征,并提升用户负荷曲线分析效率与聚类质量。 展开更多

关键词 数据挖掘 符号聚合近似 典型负荷曲线 K-MEANS 聚类分析

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基于随机森林算法的中短期用电量预测 被引量：36

18

作者 乔黎伟 王静怡 +2 位作者 郭炜 李国文 韩俊杰 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第2期150-156,共7页

传统电力预测模型不能很好地将多种影响因素纳入考虑,也无法对关联因素进行筛选。针对该类问题,该文将信息论中的互信息及人工智能随机森林算法引入中短期用电量预测中。互信息可以根据多种变量与用电量间的平均互信息值大小辨识出关联... 传统电力预测模型不能很好地将多种影响因素纳入考虑,也无法对关联因素进行筛选。针对该类问题,该文将信息论中的互信息及人工智能随机森林算法引入中短期用电量预测中。互信息可以根据多种变量与用电量间的平均互信息值大小辨识出关联性高的因素,不同产业可能高关联于不同变量。考虑不同关联因素,采用随机森林算法对不同产业进行针对性预测建模。以江苏省的用电量数据作为实际算例,并将上述方法与未采用互信息的方法以及未针对性分产业建模进行对比。仿真结果表明,上述方法具有科学性和有效性,且有较高的预测精度。 展开更多

关键词 电力系统 中短期负荷预测 互信息 随机森林算法

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动态组合深度学习模型在短期负荷及光伏功率预测中的应用 被引量：25

19

作者 熊图 赵宏伟 +3 位作者 蔡智洋 陈明辉 刘丽新 刘铭铭 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第4期458-463,共6页

人工智能的快速发展为预测问题提出了崭新的解决途径。文章在深入分析深度学习算法发展的基础上,建立了基于深度学习模型动态组合的短期负荷及光伏功率预测模型,在该模型中使用两种深度学习算法(长短记忆网络和深度置信网络)分别对输入... 人工智能的快速发展为预测问题提出了崭新的解决途径。文章在深入分析深度学习算法发展的基础上,建立了基于深度学习模型动态组合的短期负荷及光伏功率预测模型,在该模型中使用两种深度学习算法(长短记忆网络和深度置信网络)分别对输入数据进行训练,并使用线性模型对各个深度学习的训练结果进行动态结合,而后输出最终的预测结果。此外,文章使用广州的光伏功率数据与短期负荷数据对模拟结果的准确性进行验证。分析结果表明,文章所建立的预测模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 深度学习 动态组合 深度置信网络 长短记忆网络 光伏预测 负荷预测

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以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法研究 被引量：17

20

作者 高崇 赵懿祺 +1 位作者 唐俊熙 张俊潇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第15期85-92,共8页

为提高配电网规划工作的科学性,提出了一种以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法。首先利用配电网接线模式识别及潮流运算的结果对待规划电网中的典型问题进行识别。其次通过对规划中如线路安全载流量、配变容量等各类电网技... 为提高配电网规划工作的科学性,提出了一种以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法。首先利用配电网接线模式识别及潮流运算的结果对待规划电网中的典型问题进行识别。其次通过对规划中如线路安全载流量、配变容量等各类电网技术约束及其他普适的边界条件,如馈线挂接配变容量限制、负荷供电距离等进行抽象、量化形成了针对各类典型问题的方案自动生成方法。最后以中压线路重/过载问题及单辐射线路与首端环网线路改造问题为例,对所提自动规划方法进行了详细的说明与验证。 展开更多

关键词 配电网 自动规划方法 辅助决策 典型问题识别

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