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基于CNN-GAN与半监督回归的电动汽车充电负荷预测
被引量：
8
1
作者
闫威
李南
+3 位作者
沈月秀
施力欣
胡滨
周舟
《浙江电力》
2023年第2期83-89,共7页
随着电动汽车用户在交通用户中所占比例不断增大,其充电行为对于电力系统运行产生重要的影响,因此对电动汽车充电负荷进行准确预测具有重要意义。对此,提出了一种基于CNN-GAN(卷积神经网络-生成对抗网络)与半监督回归的充电负荷预测方...
随着电动汽车用户在交通用户中所占比例不断增大,其充电行为对于电力系统运行产生重要的影响,因此对电动汽车充电负荷进行准确预测具有重要意义。对此,提出了一种基于CNN-GAN(卷积神经网络-生成对抗网络)与半监督回归的充电负荷预测方法。采用GMM(高斯混合模型)对用户样本进行聚类分析,并提取典型用户行为特征。考虑历史数据及降雨量、温度等天气信息的影响,搭建各组基于CNNGAN的电动汽车负荷预测模型,并通过半监督回归得到预测结果。以华东某区域内实际电动汽车数据为例,对比多种方法的预测结果及评价指标。结果显示,CNN-GAN预测模型预测精度优于其他方法,验证了所提方法的可行性。
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关键词
cnn
-
gan
半监督回归
电动汽车
充电负荷预测
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职称材料
基于CNN-GAN数据增强网络的电厂锅炉管道温度压力及健康状态预测
2
作者
陈鸿鑫
马天霆
+3 位作者
周阳
简彦辰
高犇
戴明露
《电子器件》
CAS
北大核心
2023年第6期1593-1600,共8页
电厂锅炉管道系统随着机组参与深度调峰而承受的交变载荷不断增加,对管道温度、压力预测和健康状态评估提出了新的要求。基于电厂真实管道温度、压力数据,提出了多阶管道健康评价算法,搭建了CNN-GAN数据增强网络。通过CNN-GAN数据增强...
电厂锅炉管道系统随着机组参与深度调峰而承受的交变载荷不断增加,对管道温度、压力预测和健康状态评估提出了新的要求。基于电厂真实管道温度、压力数据,提出了多阶管道健康评价算法,搭建了CNN-GAN数据增强网络。通过CNN-GAN数据增强网络与管道真实运行数据,生成带管道健康评价函数的合成数据集。预测模型采用双层LSTM结构,对管道未来30步的温度、压力和健康状态进行预测。所提出的多阶管道健康评价算法能够准确判定温度、压力超额定和短期波动较大等非正常工况,对指导运维人员检修以及提前预警具有一定的价值。CNN-GAN算法比原始GAN能够生成更加真实的管道温度压力仿真数据集。未来30步的预测步长中,不同工况条件下,建立的预测网络最大绝对误差控制在6%以内。
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关键词
电厂锅炉管道
温度压力预测
cnn
-
gan
健康评价
LSTM
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职称材料
题名
基于CNN-GAN与半监督回归的电动汽车充电负荷预测
被引量：
8
1
作者
闫威
李南
沈月秀
施力欣
胡滨
周舟
机构
国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
出处
《浙江电力》
2023年第2期83-89,共7页
基金
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211JX2000K7)。
文摘
随着电动汽车用户在交通用户中所占比例不断增大,其充电行为对于电力系统运行产生重要的影响,因此对电动汽车充电负荷进行准确预测具有重要意义。对此,提出了一种基于CNN-GAN(卷积神经网络-生成对抗网络)与半监督回归的充电负荷预测方法。采用GMM(高斯混合模型)对用户样本进行聚类分析,并提取典型用户行为特征。考虑历史数据及降雨量、温度等天气信息的影响,搭建各组基于CNNGAN的电动汽车负荷预测模型,并通过半监督回归得到预测结果。以华东某区域内实际电动汽车数据为例,对比多种方法的预测结果及评价指标。结果显示,CNN-GAN预测模型预测精度优于其他方法,验证了所提方法的可行性。
关键词
cnn
-
gan
半监督回归
电动汽车
充电负荷预测
Keywords
cnn
-
gan
semi-supervised regression
electric vehicle
charging load prediction
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于CNN-GAN数据增强网络的电厂锅炉管道温度压力及健康状态预测
2
作者
陈鸿鑫
马天霆
周阳
简彦辰
高犇
戴明露
机构
国家能源集团宿迁发电有限公司
东南大学能源与环境学院
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2023年第6期1593-1600,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0603204)。
文摘
电厂锅炉管道系统随着机组参与深度调峰而承受的交变载荷不断增加,对管道温度、压力预测和健康状态评估提出了新的要求。基于电厂真实管道温度、压力数据,提出了多阶管道健康评价算法,搭建了CNN-GAN数据增强网络。通过CNN-GAN数据增强网络与管道真实运行数据,生成带管道健康评价函数的合成数据集。预测模型采用双层LSTM结构,对管道未来30步的温度、压力和健康状态进行预测。所提出的多阶管道健康评价算法能够准确判定温度、压力超额定和短期波动较大等非正常工况,对指导运维人员检修以及提前预警具有一定的价值。CNN-GAN算法比原始GAN能够生成更加真实的管道温度压力仿真数据集。未来30步的预测步长中,不同工况条件下,建立的预测网络最大绝对误差控制在6%以内。
关键词
电厂锅炉管道
温度压力预测
cnn
-
gan
健康评价
LSTM
Keywords
power plant boiler pipe
temperature and pressure prediction
cnn
-
gan
health assessment
LSTM
分类号
TK39 [动力工程及工程热物理—热能工程]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-GAN与半监督回归的电动汽车充电负荷预测
闫威
李南
沈月秀
施力欣
胡滨
周舟
《浙江电力》
2023
8
下载PDF
职称材料
2
基于CNN-GAN数据增强网络的电厂锅炉管道温度压力及健康状态预测
陈鸿鑫
马天霆
周阳
简彦辰
高犇
戴明露
《电子器件》
CAS
北大核心
2023
0
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职称材料
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