基于ICOA-LSTM的短期负荷预测研究

精准的负荷预测有利于电力系统的稳定运行,提高经济性和可靠性。为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种基于改进型黑猩猩算法优化长短时记忆网络的短期负荷预测模型。由于黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,采用Circle映射策略初始化种群,产生分布均匀的黑猩猩种群,提高黑猩猩种群的多样性,为全局寻优奠定基础;其次,引入螺旋位置更新策略,使黑猩猩种群有多种搜索路径,扩大搜索空间,提高种群的全局搜索能力;然后,引入Levy飞行策略和自适应t变异策略,在最优解位置进行扰动变异,增强抗局部极值能力,提高算法的收敛精度。针对LSTM网络的隐含层神经元数,学习率等参数较难选取的问题,利用ICOA对LSTM网络自动寻找最优参数,建立ICOA-LSTM负荷预测模型。结合某地区的实际数据进行预测分析,结果表明,与BP、LSTM、PSO-LSTM、COA-LSTM预测方法相比,ICOA-LSTM模型具有更高的短期电力负荷预测精度,其预测平均绝对误差为17.01kW,均方根误差为21.80kW,平均绝对百分比误差为0.37%。     

ICEEMDAN-ISSA-LSTM短期电力负荷预测

针对传统短期负荷预测方法误差大的问题,提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆网络(LSTM)的短期负荷预测方法。首先,针对负荷序列波动性大,导致直接使用负荷数据进行预测难以获取内在特征的问题,运用ICEEMDAN方法将原始负荷序列进行分解,得到时间尺度各异的IMF分量;其次,针对LSTM模型参数较难选取的问题,采用ISSA对LSTM的超参数寻优,利用Fuch混沌映射、反向学习策略和自适应t变异改进麻雀算法,减小SSA陷入局部最优的风险,提高麻雀算法的寻优能力和收敛速度;最后,依据分解得到的各组数据特征,建立ISSA-LSTM模型并进行预测,再将各组分量的预测值进行叠加,得到最终的电力负荷预测结果。仿真结果表明：与其他预测模型相比,ICEEMDAN-ISSALSTM模型具有更高的短期电力负荷预测精度,其预测平均绝对误差为9.39 kW,均方根误差为11.47 kW,平均绝对百分比误差为0.19%。     

新疆高光伏并网电网侧储能容量配置分析

光伏发电是可再生能源利用的重要组成部分,近年来发展迅速,不可避免地出现了高弃光率问题。针对新疆高比例光伏并网背景下,可调控有功出力不足导致的高比例可预测弃光问题,在分析新疆光伏出力特性及储能系统控制特性的基础上,推导了电网侧储能功率、容量配置与光电利用率的关系。依据历史数据进行仿真验证,并计算了新建300 MW光伏电站或300 MW/600 MW·h储能站两种情况下光电利用率变化,验证了该方法在光伏或储能增长情况下均适用。