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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：1
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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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题名基于多因素相关性分析的气温敏感负荷预测
被引量：5
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作者
章姝俊
陆海清
陈佳玺
邵越
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机构
国网浙江省电力有限公司
国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
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出处
《浙江电力》
2023年第9期27-35,共9页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5700-202257453A-2-0-ZN)。
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文摘
在全球变暖的大背景下,气候的不稳定性给电力系统的安全运行带来了挑战,科学准确预测采暖、降温等气温敏感负荷的用电需求显得尤为重要。传统电力系统气温敏感负荷预测方法容易忽略气候、地理及社会等多方面因素的综合影响,对此提出一种基于“3T”(温度、区域、时间)模型的降温/采暖负荷及电量增长预测方法。在实现气温敏感负荷及电量分解的基础上,首先梳理影响降温/采暖用电的气温因素及社会因素。接着,基于历史数据,选取与气温敏感负荷相关性较大的影响因素,并借助所提优化模型确定负荷和电量预测函数。然后,在函数中代入相应时段的气温及社会情况预测数据,得到预测结果。最后通过算例验证了该方法的有效性,结果表明,在气温敏感负荷预测中考虑多因素可以使测算结果更贴近实际,能更好地适应未来温度变化趋势对用电需求的影响。
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关键词
气温敏感负荷
相关性分析
用电需求
预测
气温因素
社会因素
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Keywords
temperature-sensitive load
correlation analysis
electricity demand
forecasting
temperature factors
social factors
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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