【摘 要】
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随着物联网人工智能技术的发展,智能电表端采集的电力负荷数据日益增多,精准而及时的电力负荷预测是维持电力系统稳定的关键,对中长期的电网规模建设和大规模的检修时机提供决策支持。随着机器学习和深度学习预测算法的不断发展和成熟,如何有效科学地将机器学习和深度学习方法引入电力负荷中长期预测和短期预测,对于提升电网运行质量有重要意义。(1)针对中长期电力负荷趋势易受经济因素和气象因素影响,传统的趋势预测方法难
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随着物联网人工智能技术的发展,智能电表端采集的电力负荷数据日益增多,精准而及时的电力负荷预测是维持电力系统稳定的关键,对中长期的电网规模建设和大规模的检修时机提供决策支持。随着机器学习和深度学习预测算法的不断发展和成熟,如何有效科学地将机器学习和深度学习方法引入电力负荷中长期预测和短期预测,对于提升电网运行质量有重要意义。(1)针对中长期电力负荷趋势易受经济因素和气象因素影响,传统的趋势预测方法难以准确预测,本文以香港2000-2021年的用电量为研究对象,综合考虑经济因素和气象因素,提出EMDIA中长期电力负荷预测方法。在充分考虑气象和经济因素作用的基础上,采用EMD(Empirical Mode Decomposition)将负荷及其影响因素分解为多个固有模态函数(IMF)和残差项;通过相关性分析,将电力负荷分为波动项和趋势项;然后通过等距映射(Isomap)算法对气象分量和经济分量进行降维,降低分量之间相关性的同时消除分量中的冗余;再采用Adaboost进行预测;最后把预测结果叠加起来。结果表明,EMDIA具有良好的适用性和可靠性,四个评价指标均优于同类经典预测算法。(2)短期电力负荷的波动频率快,波动变化趋势不规律,为此,本文引入CGA(CNN-GRU-Attention)短期电力负荷预测模型。该模型通过卷积神经网络对历史的气象数据和负荷数据进行了特征提取,针对电力负荷数据时序过长时重要信息丢失的情况引入注意力机制,最后利用GRU(Gate Recurrent Unit)模型进行预测。为了进一步提高模型的预测能力,利用“分解-整合”思想,即利用麻雀算法优化变分模态分解的参数(PSVMD)之后把电力负荷分解为若干项,对分解之后的分量分别进行预测,最后把分量预测结果进行叠加。相比于CGA模型,PSVMD-CGA模型利用数据分解的原理降低了负荷的非线性,使CGA更容易寻找模型输入与输出之间的变化规律。实验结果表明PSVMD-CGA模型相比经典的预测方法,预测精度更高。准确的中长期预测在为电网和电力公司的供电系统改建和长远规划提供有利参考,短期预测为保障电力系统稳定和电力调度提供了决策支持。图[39]表[13]参[82]
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