【摘 要】
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随着智能电网的快速发展,电网在运行过程中积累了各种类型的巨量数据,运用数据分析技术对这些巨量数据进行分析可以获得很多平时所注意不到的信息,将这些信息用于指导电网运行中的日常工作可以极大的提高电网运行的质量。而电网负荷预测作为电网运行过程中重要的管理手段,预测的精准度直接影响了电网运行的成本、电网运行方式以及电网设备的检修维护计划等。但因为不同地区的电网负荷变化规律是受多种外在因素共同影响的,比如当
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随着智能电网的快速发展,电网在运行过程中积累了各种类型的巨量数据,运用数据分析技术对这些巨量数据进行分析可以获得很多平时所注意不到的信息,将这些信息用于指导电网运行中的日常工作可以极大的提高电网运行的质量。而电网负荷预测作为电网运行过程中重要的管理手段,预测的精准度直接影响了电网运行的成本、电网运行方式以及电网设备的检修维护计划等。但因为不同地区的电网负荷变化规律是受多种外在因素共同影响的,比如当地电网建设情况、经济发展水平、民居生活习性及当地天气状况等等,所以针对不同影响因素搭建的负荷预测模型并不能很好的适用于每个地区,本文研究内容就是对夏邑县的电网负荷变化情况进行分析,然后结合夏邑电网在运行过程中产生的负荷数据搭建一个短期负荷预测模型,实现对夏邑县电网负荷的高精度预测。本文的主要工作如下:1.对电网负荷变化规律进行分析。获取夏邑电网历年来的负荷数据,结合实际的工作经验对这负荷变化规律进行分析,总结出年负荷曲线、月负荷曲线及日负荷曲线的变化规律,然后再对存在的外在影响因素会对负荷变化产生什么影响及影响的大小进行分析,从而更好的设计负荷预测模型。2.使用成熟的时间序列模型fbprophet对历史负荷数据进行训练。fbprophet模型的趋势性、季节性、节假日性以及误差项都非常适合预测电网负荷的变化,再利用该模型完成对历史负荷数据的训练后获得负荷变化的预测值,抽取个别工作日、节假日、大负荷日的负荷预测结果与实际值做对比分析,总结fbprophet模型在负荷预测方面的优点及缺点。3.以tensorflow框架构建负荷预测模型。针对前面工作获得的结论,基于tensorflow框架搭建了三层深度学习模型,着重解决上面所出现的不足,模型的第一层及第二层为LSTM结构,第三层为Dense全连接用于输出预测值,通过训练、调参之后得到负荷预测模型,选取相同日期的负荷预测情况与实际值做对比分析,分析结果表明该模型对比fbprophet模型在负荷预测方面有了很大的进步。
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