【摘 要】
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随着对利用新能源的迫切需求，分布式能源将以“能量细胞”的形式分布在用户侧，并具有即插即用的特点。受到利益的驱动或稳定性的要求，“能量细胞”将组成形态各异的“能量组织”
【机 构】
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电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学电子信息与电气工程学院);
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随着对利用新能源的迫切需求，分布式能源将以“能量细胞”的形式分布在用户侧，并具有即插即用的特点。受到利益的驱动或稳定性的要求，“能量细胞”将组成形态各异的“能量组织”，而新形成的“能量组织”则存在历史数据较少的问题。针对“能量组织”中小样本日前负荷概率预测问题，提出基于pinball损失函数的深度长短时记忆(long short-term memory，LSTM)网络概率预测方法。为解决小样本下深度LSTM网络的过拟合问题，采用自底向上的层次聚类方法进行数据增强，并针对各个分位点进行并行预测。实验结果表明，所提方法能够获得较高的可靠性以及锐度较好的置信区间，可以为日前调度提供合理依据。
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