【摘 要】
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用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM)的用电负荷预测方法.该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果.通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模
【机 构】
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国网重庆市电力公司,重庆市渝中区 400010;重庆智网科技有限公司信息通信分公司,重庆市渝北区 401120;国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆市渝中区 400010
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用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM)的用电负荷预测方法.该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果.通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模型,具有较高的预测精确性和稳定性.
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针对电力系统中的次同步振荡问题,采用开环模式谐振分析方法研究了多台具有相同参数的直驱风电机组并联并网后引发电力系统次同步振荡的多开环模式谐振现象,构建了以直驱风电机组为反馈子系统和电力系统其余部分为前馈子系统组成的闭环互联模型.针对网侧换流器直流电压外环和锁相环动态主导的振荡模式,研究2个子系统之间的多开环模式谐振.模式分析计算结果表明,多台直驱风电机组的并网会导致锁相环模式的阻尼降低; 并联并网直驱风电机组的数目增加会导致电力系统的次同步振荡.
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为解决产消者在配电网实际优化中存在的灵活性不确定的问题.提出鲁棒虚拟电池模型描述产消者灵活性,并将管理完善的产消者应用于电力天然气系统,提出多种备用资源在分布式多能源系统中的能量-备用协同优化模型.考虑到发电机组提供的备用容量很难满足大规模风电接入和事故导致的调度需求,设计了包含发电机组、储能设备、可中断负荷、产消者的备用计划,并考虑了预测误差和事故情况下备用容量传输能力的限制条件.为保护不同能源系统隐私性,采用改进的分布式交替方向乘子法求解.最后设计24节点电力系统和6节点天然气系统验证所提模型的可行性
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