基于LSTM神经网络的复合变量电动汽车充电负荷预测方法技术研究

随着电动汽车并网容量的不断增加,面向电动汽车充电负荷准确地开展功率预测对于并网电力系统的经济调度和优化运行意义重大。基于计算机交叉学科的深度学习领域算法不断进步,为准确构建电动汽车充电负荷模型提供高效工具。该文研究一种基于LSTM(long short-term memory)神经网络的复合变量电动汽车充电负荷预测方法,将电动汽车充电负荷历史数据进行预处理,采用LSTM网络对降维后的时间序列进行动态建模,完成电动汽车充电负荷预测。采用实际数据进行验证,结果证明所提方法的有效性。     

电动汽车充电负荷预测的研究

电动汽车的负荷预测对电力系统的调度和电网安全稳定运行具有重要意义。现采用蒙特卡洛法根据汽车保有量建立了电动汽车充电负荷的预测方法,并根据用户行为习惯采用电动汽车充电起始时间概率分布和行驶里程的密度函数对电动汽车充电负荷进行仿真,结果表明,随着电动汽车规模的增加,电动汽车负荷给电网负荷带来了不可忽视的影响,采取相应措施对电动汽车充电负荷进行有效引导应成为未来的研究重点。     

中期电力负荷预测及负荷模型的研究

本研究主要以中期电力负荷的预测及其负荷模型为主题,对负荷时间的序列样本进行相关性分析,预测相关的时代段变动趋势,以建立相关的中期负荷模型。根据相关实例对中期负荷进行相关测试,一系列实践证明,对电力系统采用中期电力负荷预测的方法能够有效实现电力系统的优化调度。     

地区电网电力负荷预测分析

电力系统的用电负荷,主要是指电力系统具备的能满足用户用电量需求的发电能力,电力负荷预测是电网规划中的基础工作,是制定电力发展规划的重要依据,是电力系统经济调度中的一项重要内容。现首先对地区电网电力负荷预测的分类和影响因素进行了说明,然后对A地区电网负荷预测进行了详细的分析。     

中期电力负荷预测及负荷模型的研究

本文以中期电力负荷预测及负荷模型的研究为题展开论述。首先分析了负荷时间的序列样本,并对时代段的变动趋势进行了预测。在此基础上,建立了中期负荷模型。最后,结合相关的实例,对中期负荷进行测试。实践证明,采用中期电力负荷预测方法,可以实现电力系统的优化调度。     

基于BP神经网络的短期小水电电力负荷预测

电力系统短期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都起着不可或缺的作用,其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性、经济性和稳定性,因此短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立一个BP神经网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,探讨含小水电地区电网的负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值。     

基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型

短期电力负荷预测结果,直接关联电力系统的规划、调度和运行安全,因此,研究基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型,精准完成短期电力负荷预测。分析短期电力负荷,确定气象和负荷两种数据为预测所需数据,采用C均值模糊聚类算法聚类该数据后;采用低秩矩阵填充理论和奇异值阈值算法,填补聚类后数据中的缺失,基于梯度提升决策树模型预测短期电力负荷。测试结果显示：该方法聚类效果良好,气象和负荷两种数据聚类的综合相似度评价指标的最佳结果分别为0.014和0.011;数据填补性能良好,能够完成不同场景下的短期电力负荷预测,并获取不同气象条件下负荷的变化结果,应用后电力系统的运行风险值均低于0.0005。     

浅析电力调度安全运行监控管理

电力调度是电力系统中最关键的一个机构,其具有指挥、组织与协调作用,保证电力系统可以正常供电,因此要做好电力调度安全运行监督管理工作。本文将对影响电力调度安全运行监管的主要因素进行简要分析,重点提出相应监控管理的具体策略,包括构建安全防护体系,规范系统及运行环境,做好预防误操作、误调度工作等。     

信息之窗

电力负荷优化分配调度决策支持系统重庆大学自动控制研究所研制成电力负荷优化分配调度决策支持系统,最近通过国家计委主持的鉴定。该系统所需硬件环境为 IBM-PC 及兼容机,其功能:基于企业效益的优化统筹模型、纯效益分配调度模型和多层递阶预报方法,实现电力高度科学化,并对电力负荷潮流进行高精度预测;实现具有实时控制/管理/决策功能的自动化在线系统;调度信息的存档、统计与模型管理;具有自适应件和容错能力,可根据     

基于动态分时电价的电动汽车有序充放电研究

大规模电动汽车随机无序充电将对电网安全运行带来巨大挑战,诸如增大负荷峰谷差、加大运营成本、增加谐波污染等。该文在考虑电动汽车充放电功率约束、电池容量约束的前提下,基于动态分时电价制度,建立电动汽车多目标优化调度模型,以降低电网负荷峰谷差率和用户充电成本,并采用改进学习因子与惯性权重的粒子群优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,基于动态分时电价的调度策略比固定电价下优化效果更优,能够更好地减小系统负荷峰谷差率,提高负荷率,增加电力设备的利用率,降低电动汽车充电成本。     

基于GRNN网络的短期负荷预测研究

负荷预测的研究工作对于电力系统的安全、经济、可靠运行乃至国家经济的发展都有十分重大的意义。针对短期负荷预测的精度要求高、速度要求快等问题,进行了基于GRNN网络的短期负荷预测研究,对斯洛伐克东部电力公司的负荷数据进行了特性分析和平滑参数的优化,以期能够较好地弥补当前广泛采用的BP网络算法的局限性,从而为电力系统的调度运行和决策提供更为可靠的信息。     

分时电价响应下园区微电网日前优化调度策略

以园区微电网PMG为研究背景,从日前这一时间尺度出发,建立以PMG日运行成本最小为目标的优化调度模型。根据PMG内可中断负荷预测曲线划分时段,对分时电价TOU进行调整,得出优化后的TOU曲线。通过电价激励用户侧调整部分负荷的用电时段,降低负荷峰谷差,降低购电成本;在调度过程中,PMG与主网通过联络线互联,进行电力交易,使PMG获得收益,进一步提高PMG运行的经济性。将所建立的PMG单目标优化调度模型用灰狼算法求解。仿真结果表明,该日前优化调度模型可有效降低PMG负荷峰谷差,同时提高微电网运行的经济性,验证了该日前优化调度策略的合理性。     

基于深度学习的矿井电力短期负荷预测方法

短期电力负荷预测能准确评估出煤矿的整体电力负荷变化情况,保证煤矿供电系统的安全与可靠运行。由于煤矿电力负荷预测受多种因素影响,难以实现精确预测,文章针对此问题,基于深度学习理论,提出了一种卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井电力短期负荷预测方法,并用于煤矿的实际电力负荷预测中。首先,构建了煤矿电力负荷预测的混合学习模型;然后,给出了数据处理方法,设计了模型评判指标,搭建了仿真平台并进行了多种算法的分析与对比;最后,基于组态软件开发了电力监控与预测系统,并应用于煤矿实际监控中。经现场试验表明,设计的方法可以实现对矿井短期电力负荷的准确预测,为煤矿电力系统的安全运行提供准确的决策支撑。     

电力调度自动化系统中的实时负荷预测及优化调度研究

文章旨在研究电力系统的实时负荷预测和优化调度策略,采用时间序列和深度学习技术,提高调度效率和稳定性。实验证明,成功运用时间序列和深度学习实现准确的实时负荷预测,优化策略显著降低,提高了系统稳定性和可靠性。     

基于EEMD和PSO-LSSVM模型的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测是电力系统规划、运行、维护的基础。精确的负荷预测对电网的运行和供电调度提供了可靠的指导。为了提高负荷预测的精度,提出了一种基于集总经验模态EEMD和粒子群算法优化下的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型方法。该方法先利用EEMD将数据分解成不同尺度的模态固有分量IMF分量和剩余分量,将分解的分量在PSO-LSSVM模型下对负荷数据进行预测。通过引进粒子群算法下的LSSVM模型与b P神经网络模型法进行仿真分析比对表明,优化下的LSSVM预测方法比b P神经网络方法在绝对误差、相对误差以及均方根误差都有提升。     

基于MATLAB的短时电力负荷预测方法研究

电力系统负荷预测在电力系统调度、用电、规划中起着至关重要的作用。通过对历史数据的分析和研究,基于MATLAB软件平台对ARMA时间序列和BP神经网络两种预测方法进行了仿真实现。算例仿真结果表明,进行短期电力负荷预测时,时间序列法较BP神经网络法具有原始数据少、程序实现简单和训练时间短等优点。     

基于MEA-Elman神经网络的电力日负荷预测

Elman神经网络是一种动态反馈网络,对历史状态敏感,具有短期记忆功能和处理动态信息的能力,可以建立动态、非线性电力负荷预测模型。由于Elman神经网络采用BP算法,容易陷入局部极小解,迭代次数多且学习效率低,该文利用思维进化算法(MEA)优化Elman神经网络的方法,提出基于MEA-Elman神经网络的电力负荷预测模型。实验表明,该方法能够避免不成熟收敛问题,减少迭代次数,有效提高了配电网短期负荷的预测精度,对电力系统合理调度与规划具有重要意义。     

基于 ASON 的电力系统调度数据网业务体系设计

建立了基于 ASON 的电力系统调度数据网业务平台。首先分析了 ASON 技术的原理和体系结构,说明了其适用于电力调度业务的特点。以电力调度业务数据流为例,分析了电力调度过程中各项业务的数据交换需求。设计了基于 ASON 的电力调度数据网架结构,对网络层次进行了规划,设计了业务路由流程。最后根据某地区电网实际情况进行了仿真分析,说明了该方法的有效性。     

基于时空特性的电动汽车负荷预测方法研究

电动汽车负荷预测是电网调度研究、充电站规划的基础。现提出考虑时空特性的电动汽车负荷预测方法,通过NHTS 2017数据建立起汽车交通行为模型,在此基础上通过蒙特卡洛模拟得到负荷预测结果;计算并分析了不同功能区在工作日和休息日的充电负荷,结果表明:充电负荷与用户行为有很大关系,可以根据不同区域、不同日期进行服务优化和充电选择。     

基于GPRS无线通信的电力负荷管理终端设计

针对当今电力系统对电力负荷管理终端的需求,设计了具有通用分组无线业务(GPRS)无线通信功能的电力负荷管理终端,阐述了终端的总体结构和关键技术点,实现了用电参数的实时采集、主动上报和电力负荷的实时控制,大大减少了系统投资和运营费用。现场运行结果证明,基于GPRS的电力负荷管理终端具有良好的可靠性和稳定性。