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基于知识发现的电力负荷预测模型 被引量：6
1
作者 窦全胜 史忠植 +2 位作者 于尔铿 杨斌 刘仲尧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期212-214,230,共4页
负荷预测是电力系统的一个传统研究问题。针对黑龙江省的气象和经济特点,提出了基于知识发现的负荷预测模型。首先通过传统的近大远小方法生成基本预测曲线,并根据从历史气象资料及负荷数据中提取的规则加以修正,生成最终预测曲线。该... 负荷预测是电力系统的一个传统研究问题。针对黑龙江省的气象和经济特点,提出了基于知识发现的负荷预测模型。首先通过传统的近大远小方法生成基本预测曲线,并根据从历史气象资料及负荷数据中提取的规则加以修正,生成最终预测曲线。该模型在黑龙江省电网公司得以应用,收到了较为理想的效果。 展开更多
关键词 荷预测 知识发现
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神经网络短期负荷预测输入变量选择新方法 被引量：34
2
作者 高山 单渊达 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第22期41-44,共4页
输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作 ,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的性能。文中将正交最小二乘 ( OLS)法应用于神经网络短期负荷预测的输入变量选择。以南京地区 1 998年、1 ... 输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作 ,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的性能。文中将正交最小二乘 ( OLS)法应用于神经网络短期负荷预测的输入变量选择。以南京地区 1 998年、1 999年夏季日最大负荷预测为例 ,对比了 OLS法与相关系数法的输入变量选择结果。结果显示 OLS法可以得到更小、更准确的输入变量集 ,神经网络的收敛速度更快 ,预测结果也更好 ,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 短期荷预测 神经网络 输入变量选择 正交最小二乘法 电力系统
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虚拟电厂供需侧双层协调自适应鲁棒优化调度
3
作者 吕小红 刘维 +1 位作者 刘克恒 蒋婧 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期431-442,共12页
源荷预测是虚拟电厂(virtual power plant,VPP)制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decompos... 源荷预测是虚拟电厂(virtual power plant,VPP)制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),并将其重构为高低2种频率,使用图卷积神经网络(graph convolution network,GCN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的GCN-LSTM算法进行预测,并将多频模型得出的预测结果聚合形成不确定模糊集合。考虑需求响应,建立VPP双层优化调度模型。上层以用户利益最大化为目标,综合利用需求响应调度作用,基于制定的分时电价优化多类型可控负荷。下层以分布式电源出力成本最小为目标,同时兼顾供需两侧利益,实现VPP内部资源的优化,并运用改进列约生成算法将上述模型分解为主、子问题进行求解。通过算例分析对所构建的模型进行经济性、鲁棒性和有效性验证。 展开更多
关键词 多频组合 源荷预测 虚拟电厂 调度优化 长短时记忆 模态分解
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基于PCC⁃ML深度学习的微电网多目标协调优化运行 被引量：1
4
作者 李建杰 盖鹏宇 +3 位作者 王历华 张健 孙洪波 辛春青 《电气传动》 2023年第5期17-24,共8页
为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习(PCC-ML)源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析(PCC)分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习(ML)对微... 为提高微电网可再生能源优化配置,降低微电网源荷不确定性,提出基于Pearson相关系数元学习(PCC-ML)源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先,运用Pearson相关性分析(PCC)分析原始多维输入变量组成的时间序列,通过元学习(ML)对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理;然后,基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型,阶段一为日前预调度阶段,以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标;阶段二为实时运行调控阶段,考虑微电网新能源实时出力不确定性,对预测偏差实时调控,实现微电网各设备运行成本最优。接着,利用列约束生成算法(C&CG)分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后,算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求,提高微电网经济收益。 展开更多
关键词 微电网 源荷预测 元学习 调度优化 列约束生成算法
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基于源荷预测的含多能储能区域电热系统的优化调度
5
作者 许烽 陶远超 +4 位作者 陆翌 裘鹏 李心宇 孙浩 覃洪培 《浙江电力》 2023年第9期17-26,共10页
随着新型电力系统建设不断推进,以风光为代表的可再生能源装机容量进一步增加,源荷双侧的随机性和不确定性为电力系统运行带来极大的挑战。为此,提出一种基于多能源荷预测的区域电热系统储能优化调度方法,利用多能储能灵活调节能力及系... 随着新型电力系统建设不断推进,以风光为代表的可再生能源装机容量进一步增加,源荷双侧的随机性和不确定性为电力系统运行带来极大的挑战。为此,提出一种基于多能源荷预测的区域电热系统储能优化调度方法,利用多能储能灵活调节能力及系统电热耦合特性提高光伏消纳水平。首先,运用改进极限学习机模型和K-means聚类算法对光伏出力及电热负荷进行预测。然后,引入条件风险价值量化光伏出力不确定性对运行成本的影响,以运行成本和条件风险价值加权之和最小为目标,建立含蓄电池、飞轮储能及蓄热罐的区域电热系统优化运行调度模型,通过多能储能响应电热系统灵活运行调节需求。最后,通过算例分析表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 源荷预测 多能储能 电热系统 优化调度 条件风险价值
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基于卡尔曼滤波的锂离子电池荷电寿命预测研究——锂离子电池管理研究之四
6
作者 黄兵 《中国金属通报》 2019年第2期108-108,110,共2页
文章主要对锂离子电池荷电寿命的预测问题进行了简单的分析,基于卡尔曼滤波为基础,探究了锂离子电池荷电寿命,论述了扩展卡尔曼滤波及预测实验,仅供参考。
关键词 卡尔曼滤波 锂离子电池 荷电寿命预测分析
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