针对现有短期电力负荷预测方法未充分考虑负荷在不同时间尺度和空间特征的多维度变化,无法有效捕捉负荷变化而导致预测准确度不高的问题,提出一种基于双重注意力融合长短期时间序列网络(dual-attention fusion of long-and short-term t...针对现有短期电力负荷预测方法未充分考虑负荷在不同时间尺度和空间特征的多维度变化,无法有效捕捉负荷变化而导致预测准确度不高的问题,提出一种基于双重注意力融合长短期时间序列网络(dual-attention fusion of long-and short-term time series networks,DALSTNet)的短期电力负荷预测方法.首先,构建双重注意力模块,分别对不同时间和空间特征进行加权,有效区分电力负荷数据中不同时空特征的重要性;其次,构建多尺度因果卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和两个堆叠的双向长短期记忆(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)模块,用于学习电力负荷数据中存在的短期、长期与超长期重复特征,实现对电力负荷数据多维多尺度特征的联合提取;最后,利用融合层融合上述模块提取到的多维多尺度时空特征,并通过全连接层输出获得最终短期电力负荷预测结果.基于IEEE Dataport住宅综合能源系统负荷数据集算例分析结果表明,本文提出方法能有效提取负荷数据的多维多尺度时空特征,相比现有方法在短期电力负荷预测中的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等指标均表现更好,实现了更高的预测准确度和更优的稳定性.展开更多
随着新型电力系统的建设,用户对于供电可靠性的需求日益升高,而各类开关作为配电网自愈过程的主要执行设备,其优化配置对于提高系统可靠性起到关键作用。新型柔性软开关(soft open point,SOP)具有远程控制与电压支撑的特点,可替代传统...随着新型电力系统的建设,用户对于供电可靠性的需求日益升高,而各类开关作为配电网自愈过程的主要执行设备,其优化配置对于提高系统可靠性起到关键作用。新型柔性软开关(soft open point,SOP)具有远程控制与电压支撑的特点,可替代传统配电网中的联络开关,实现各馈线之间的柔性互联,为改善配电网可靠性提供了新的思路。为此,该文提出一种显式集成可靠性表达式的柔性配电网多类型开关优化配置模型,对配电网自愈过程不同阶段中柔性开关与其他智能开关的动作耦合关系进行精细化建模,建立不同开关类型与系统可靠性指标之间的显式解析关系,从而得到最优的多类型开关配置方案。最后,在配电网算例中对该模型进行测试,验证模型的正确性和有效性。展开更多
非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)是一种无需进入每个用电器内部系统,仅在用户总线入口处安装监测设备的技术.在开展NILM技术研究时,往往需要收集大规模的用户负荷数据来证明所提出方法的普适性,此需求不可避免地...非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)是一种无需进入每个用电器内部系统,仅在用户总线入口处安装监测设备的技术.在开展NILM技术研究时,往往需要收集大规模的用户负荷数据来证明所提出方法的普适性,此需求不可避免地带来了繁重的数据收集与整理负担.为克服该挑战,设计了一种结合周期信号频率不变变换(frequency invariant transformation for periodic signals,FIT-PS)原理与时间序列生成对抗网络(time series generative adversarial networks,TimeGAN)的混合模型,记为FIT-PSTimeGAN.针对全球家庭与工业瞬态能量数据集(worldwide household and industry transient energy dataset,WHITED)中的空调、微波炉、吸尘器、冰箱和热水壶5种电器,运用FIT-PS对负荷数据集进行切割和拼接,构建TimeGAN不同状态下的训练集和测试集.评估测试集的效果发现,生成的波形数据与真实数据表现出高度一致性.进一步采用FIT-PS对训练得到的生成数据进行截取和拼接,生成满足测试需求的完整的单负荷波形和多负荷波形.对这些生成的波形与相同状态下的真实数据进行对比,结果显示两者吻合度很高.与自回归模型和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型相比,FIT-PS-TimeGAN模型在生成数据的性能方面表现更优.研究结果表明,FIT-PS-TimeGAN混合模型能够有效生成符合标准电器运行规律的波形和场景数据.展开更多
随着国际单位制(International System of Units,SI)量子化变革的稳步推进和广域落地实施,以更加准确、稳定的量子计量标准替代实物计量标准,已成为计量学领域的重点攻关任务之一。量子功率标准对电能的精准计量将发挥关键作用,可有力...随着国际单位制(International System of Units,SI)量子化变革的稳步推进和广域落地实施,以更加准确、稳定的量子计量标准替代实物计量标准,已成为计量学领域的重点攻关任务之一。量子功率标准对电能的精准计量将发挥关键作用,可有力保障电能贸易结算、电碳交易的公平和公正。首先,该文从交流功率标准和直流功率标准两方面,对当前国内外功率标准研究现状进行了综述。对于交流功率标准,分别阐述了工频交流功率标准和宽频交流功率标准的基本架构、测量原理,指出基于热电变换器的交流功率标准可实现工频和宽频(百kHz)交流功率的高准确度溯源,而国内外已有交流量子功率标准的工作频带一般不超过400Hz,需开展宽频交流量子功率标准研究;对于直流功率标准,国内外还处于初步研究阶段,由于当前尚缺乏对直流电压、电流信号的标准化定义,导致应以何种形式的直流功率信号作为标准被测对象尚不明确,无法为构建直流量子功率标准提供方向性指导。随后,该文对比分析了不同的功率标准,给出了对当前构建功率标准所存在问题的思考,并试对交、直流功率标准的未来发展做出展望:随着宽频量子电压标准技术的发展与进步,有望实现宽频量子功率标准;同时,开展宽频、宽量限电压、电流放大器和比例技术的研究,是实现高准确度交、直流量子功率标准的重要前提。展开更多
文摘针对现有短期电力负荷预测方法未充分考虑负荷在不同时间尺度和空间特征的多维度变化,无法有效捕捉负荷变化而导致预测准确度不高的问题,提出一种基于双重注意力融合长短期时间序列网络(dual-attention fusion of long-and short-term time series networks,DALSTNet)的短期电力负荷预测方法.首先,构建双重注意力模块,分别对不同时间和空间特征进行加权,有效区分电力负荷数据中不同时空特征的重要性;其次,构建多尺度因果卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和两个堆叠的双向长短期记忆(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)模块,用于学习电力负荷数据中存在的短期、长期与超长期重复特征,实现对电力负荷数据多维多尺度特征的联合提取;最后,利用融合层融合上述模块提取到的多维多尺度时空特征,并通过全连接层输出获得最终短期电力负荷预测结果.基于IEEE Dataport住宅综合能源系统负荷数据集算例分析结果表明,本文提出方法能有效提取负荷数据的多维多尺度时空特征,相比现有方法在短期电力负荷预测中的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等指标均表现更好,实现了更高的预测准确度和更优的稳定性.
文摘随着新型电力系统的建设,用户对于供电可靠性的需求日益升高,而各类开关作为配电网自愈过程的主要执行设备,其优化配置对于提高系统可靠性起到关键作用。新型柔性软开关(soft open point,SOP)具有远程控制与电压支撑的特点,可替代传统配电网中的联络开关,实现各馈线之间的柔性互联,为改善配电网可靠性提供了新的思路。为此,该文提出一种显式集成可靠性表达式的柔性配电网多类型开关优化配置模型,对配电网自愈过程不同阶段中柔性开关与其他智能开关的动作耦合关系进行精细化建模,建立不同开关类型与系统可靠性指标之间的显式解析关系,从而得到最优的多类型开关配置方案。最后,在配电网算例中对该模型进行测试,验证模型的正确性和有效性。
文摘非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)是一种无需进入每个用电器内部系统,仅在用户总线入口处安装监测设备的技术.在开展NILM技术研究时,往往需要收集大规模的用户负荷数据来证明所提出方法的普适性,此需求不可避免地带来了繁重的数据收集与整理负担.为克服该挑战,设计了一种结合周期信号频率不变变换(frequency invariant transformation for periodic signals,FIT-PS)原理与时间序列生成对抗网络(time series generative adversarial networks,TimeGAN)的混合模型,记为FIT-PSTimeGAN.针对全球家庭与工业瞬态能量数据集(worldwide household and industry transient energy dataset,WHITED)中的空调、微波炉、吸尘器、冰箱和热水壶5种电器,运用FIT-PS对负荷数据集进行切割和拼接,构建TimeGAN不同状态下的训练集和测试集.评估测试集的效果发现,生成的波形数据与真实数据表现出高度一致性.进一步采用FIT-PS对训练得到的生成数据进行截取和拼接,生成满足测试需求的完整的单负荷波形和多负荷波形.对这些生成的波形与相同状态下的真实数据进行对比,结果显示两者吻合度很高.与自回归模型和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型相比,FIT-PS-TimeGAN模型在生成数据的性能方面表现更优.研究结果表明,FIT-PS-TimeGAN混合模型能够有效生成符合标准电器运行规律的波形和场景数据.
文摘随着国际单位制(International System of Units,SI)量子化变革的稳步推进和广域落地实施,以更加准确、稳定的量子计量标准替代实物计量标准,已成为计量学领域的重点攻关任务之一。量子功率标准对电能的精准计量将发挥关键作用,可有力保障电能贸易结算、电碳交易的公平和公正。首先,该文从交流功率标准和直流功率标准两方面,对当前国内外功率标准研究现状进行了综述。对于交流功率标准,分别阐述了工频交流功率标准和宽频交流功率标准的基本架构、测量原理,指出基于热电变换器的交流功率标准可实现工频和宽频(百kHz)交流功率的高准确度溯源,而国内外已有交流量子功率标准的工作频带一般不超过400Hz,需开展宽频交流量子功率标准研究;对于直流功率标准,国内外还处于初步研究阶段,由于当前尚缺乏对直流电压、电流信号的标准化定义,导致应以何种形式的直流功率信号作为标准被测对象尚不明确,无法为构建直流量子功率标准提供方向性指导。随后,该文对比分析了不同的功率标准,给出了对当前构建功率标准所存在问题的思考,并试对交、直流功率标准的未来发展做出展望:随着宽频量子电压标准技术的发展与进步,有望实现宽频量子功率标准;同时,开展宽频、宽量限电压、电流放大器和比例技术的研究,是实现高准确度交、直流量子功率标准的重要前提。
