基于K-means聚类算法和智能电表数据的居民峰值负荷概率估计模型

为解决低压变电站容量长期规划中,居民负荷的随机波动性导致峰值负荷难以准确估计问题,本文提出了一种基于K-means聚类算法和智能电表数据的居民峰值负荷概率估计模型,此方法以解决以往确定性峰值负荷估计难以衡量估计误差问题.首先,根据家庭人口数将居民分为两大类,即中小规模居民和大规模居民;其次,基于K-means聚类算法多...     

基于LSTM及分位数回归理论的配电变压器重过载概率预测

配电变压器的重过载是导致变压器故障和损坏的主要原因之一。因此,准确地预测配电变压器的运行情况对于电力系统的安全和可靠运行至关重要。由于配电台区负荷受到诸多复杂变量的影响,同时这些复杂变量的影响往往无法可靠建模估计,故最终预测结果表现出一定的不确定性。传统单点预测为预测单一最优值,无法充分量化预测的不确定性。本文融合多维特征与变压器历史运行数据,采用分位数回归方法对台区负荷情况进行建模,通过将条件分位数与一般线性或非线性模型结合来构建概率预测模型,分位数回归能够对整个条件分布建模,相对于标准回归方法其可以提供更多信息。传统的点预测由于其无法估计预测结果的不确定性,故对业务部门的决策具有一定的风险,而概率预测不仅可以像点预测一样提供未来最优预测点,也可以提供未来预测值的分布情况,概率预测以预测区间或分位数的形式可以更好地估计重过载情况。     

基于GAN场景模拟与条件风险价值的独立型微网容量随机优化配置模型

为了考虑风光不确定性给微网运行带来的风险,针对独立型微网的容量优化配置,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)场景模拟和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的容量随机优化配置模型。首先利用GAN模拟大量风光出力场景,再用K-medoids聚类进行消减得到若干典型场景;其次,以微网供电可靠性为约束,以经济性和可再生能源利用率为目标函数,通过CVaR度量因风光资源不确定性给微网系统带来的运行风险,并将其以平均风险损失的形式与目标函数相结合,构建微网电源容量随机优化配置模型;最后,采用电源损失风险和负荷风险损失指标对配置结果进行评价。仿真算例表明,相比于仅采用典型年风光资源数据进行配置的传统方法,文中提出的模型对于规划周期内可能出现的运行场景适应性更好。