【摘 要】
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电力行业关乎国计民生,提高短期电力负荷预测精度有助于电力公司安全可靠地运行电网以及经济高效管理电能。在能源结构转型升级和发展智能电网的大背景下,大规模的分布式能源并入电网,其强波动性、强随机性的负荷分布特点给负荷的预测工作增加了新的挑战。大量智能设备的安装使收集的电力数据呈指数级增长,但原始电力数据通常结构性较差、特征不明确给电力负荷数据的处理增加了困难。与此同时,可获得电力系统数据迅速增多,也为
【基金项目】
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辽宁省科技厅引导计划项目; 辽宁工程技术大学生产技术问题创新研究基金;
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电力行业关乎国计民生,提高短期电力负荷预测精度有助于电力公司安全可靠地运行电网以及经济高效管理电能。在能源结构转型升级和发展智能电网的大背景下,大规模的分布式能源并入电网,其强波动性、强随机性的负荷分布特点给负荷的预测工作增加了新的挑战。大量智能设备的安装使收集的电力数据呈指数级增长,但原始电力数据通常结构性较差、特征不明确给电力负荷数据的处理增加了困难。与此同时,可获得电力系统数据迅速增多,也为数据驱动的电力负荷预测提供了数据基础。为此,结合多种深度学习算法理论在负荷预测中的效果,本文提出基于相似日和栈式稀疏自编码器——深度双向长短期记忆神经网络模型的短期电力负荷预测方法。其主要内容如下:(1)概述了电力负荷预测的概念、分类、意义及其国内外研究现状,并介绍了搭建SSAE-DBiLSTM模型的理论依据。(2)归纳了短期负荷预测预测的步骤,其中包括:处理电力数据的缺失值、异常值;分析负荷数据的内在变化规律并将负荷数据分为日常数据和节假日数据;根据负荷数据与外在影响因素的相关性系数选择特征;构建含有相似日数据的特征结构;设计SSAE-DBiLSTM模型的网络结构和算法流程;选择优化算法和模型评价指标;训练模型确定模型超参数。(3)以2016年全国大学生电工数学建模竞赛数据集中A、B两地区的电力数据为例,按照单一变量的方式设置多组对照实验,试验结果表明:SSAE网络能够过滤掉很多表层特征,并挖掘数据隐含的复杂特征;特征工程能够在数据层面提高负荷预测的精度的上限;SSAE-DBiLSTM模型在算法层面更好地逼近数据在负荷预测中所决定的精度上限。综上所述,本文分别从数据和算法层面入手,,给出了一种完整区域短期用电负荷预测方案,这种方法具备较高的预测准确度,其预测有效性显著高于其他传统模式的负荷预测方案,可以对地区用电负荷做出更加精确、合理的短期预测。本文共包含有42幅图、11个表格,并参考相关文献共51篇。
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