【摘 要】
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准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系,影响预测精度,为
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,中乾立源工程咨询有限公司,三峡大学电气与新能源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876097)
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准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系,影响预测精度,为此提出一种基于大数据的负荷边际电价联合预测方法。首先以门限循环单元(gated recurrent unit,GRU)为基础,建立人工智能模型分别对负荷边际电价进行预测;然后分别以历史温度与实时温度间的差值ΔT、历史负荷与实时负荷间的差值ΔP为基础,通过建立以多层感知器(multilayer perceptron,MLP)为基础的预测误差补偿模型
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