【摘 要】
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稳定高质的电能供给是国民经济可持续健康发展的前提,负荷预测对于电力系统而言,事关电力系统规划、调度部门的基础性工作,为电力系统能够安全与稳定地运行保驾护航。短期母线负荷预测以电网节点负荷为预测目标,为电网调度者提供假想潮流以实现状态估计和安全分析,是负荷预测工作的重要组成部分。然而,电力系统受到多种不确定性因素影响,传统的母线负荷预测以确定性的点预测为主,难以应对出力的不确定性。本文所构建的区间预
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稳定高质的电能供给是国民经济可持续健康发展的前提,负荷预测对于电力系统而言,事关电力系统规划、调度部门的基础性工作,为电力系统能够安全与稳定地运行保驾护航。短期母线负荷预测以电网节点负荷为预测目标,为电网调度者提供假想潮流以实现状态估计和安全分析,是负荷预测工作的重要组成部分。然而,电力系统受到多种不确定性因素影响,传统的母线负荷预测以确定性的点预测为主,难以应对出力的不确定性。本文所构建的区间预测以预测某一时刻的出力区间为目标,通过预测负荷功率上下界,能够对负荷出力变化进行概率化分析,准确量化不确定性因素对负荷的影响,更有利于为决策者提供更多信息,实现电力系统的精细化管控。鉴于此,本文提出一种新的母线负荷区间预测方法,利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）完成数据分解,并利用长短期记忆神经网络与分位数相结合（Long Short-term Memory Quantile Regression,LSTMQR）的预测方法进行预测,主要工作内容如下:首先,探究母线负荷和系统负荷预测的异同,分析母线负荷产生异常数据的原因,针对母线负荷的异常数据,采用一种将横向与纵向相结合的数据处理方法对异常数据进行校正,并对校正好的负荷数据采用小波阈值法对负荷数据进行去噪,为后续区间预测提供良好的训练样本,通过实际数据验证本文所使用的数据预处理方法的有效性。然后,介绍常见的负荷预测方法及其各自特点,提出分位数和长短期记忆神经网络相结合的区间预测方法,将分位数回归模型作为LSTM中的一层,构建LSTM的条件分位数模型作为本文所采用的区间预测模型基础。为进一步提高该负荷预测模型精度,需对母线负荷数据进行分解重构处理。接着,阐述了信号分解的发展过程,剖析经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和变分模态分解的理论原理,对比了两种分解方法的优劣势,利用变分模态分解对负荷数据进行分析,并以仿真验证其有效性。最后,基于第二章预处理之后的数据以及第三章的预测方法,提出一种基于VMD-LSTMQR的滚动母线负荷区间预测方法。通过中心频率法确定母线负荷数据分解的个数,将母线数据分解成不同频率的子序列,并利用评价指标确定各子序列的最佳滚动步长,完成各子序列的LSTMQR区间预测,最终将各子序列的区间预测结果进行重构,得到母线负荷预测区间。文章以220k V和10k V的母线负荷数据为算例,通过对比传统的区间预测方法,验证本文所使用的区间预测方法的优越性。
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