基于ISSA-LSTM模型的可再生能源电力需求预测

为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LSTM)以有效捕捉可再生能源电力需求随机波动性和时序性;最后,通过ISSA-LSTM模型预测长期可再生能源的电力需求,验证测试集数据,并与其他传统模型进行对比。结果表明:ISSA-LSTM模型预测结果能够满足对可再生能源电力需求预测的精度要求;在未来2023-2030年可再生能源电力需求稳定,波动幅度不大,可达到全国用电量的1/3;利用Circle混沌映射改进策略能有效提升SSA寻优能力。与PSO算法相比,SSA算法寻找LSTM超参数最优解的能力更优,ISSA-LSTM模型预测可再生能源电力需求精度更高。

《电力需求侧管理》 欢迎订阅 欢迎投稿

《电力需求侧管理》为全国性指导(综合)类科技期刊,是国内唯一电力需求侧管理方面的专业期刊,由英大传媒投资集团有限公司主管,英大传媒投资集团南京有限公司、国网(江苏)电力需求侧管理指导中心有限公司主办,东南.大学学术支持。国家电网有限公司市场营销部负责人和国网所属各省级电力(有限)公司市场营销部负责人及行业专家等为本刊编委会成员。

碳中和目标下电力需求预测体系构建及华东区域电力需求发展趋势研究

碳达峰、碳中和将加速全社会各行各业,尤其是能源系统的转型,而电力行业作为能源枢纽,能源领域在双碳转型过程中将对电力需求带来不可忽视的影响。该文立足于分析双碳目标对于能源电力的影响,挖掘双碳和电力需求的关联性,提出碳中和目标下分行业发展趋势分析思路,构建了一套适应于双碳目标下的电力电量预测方法体系;以华东区域作为典型案例,研究了华东区域碳达峰至碳中和过程中的电力需求发展趋势。研究结果表明,所构建的分析思路和方案体系科学可行,预测结论合理。

江苏省发展改革委关于印发江苏省电力需求响应实施细则的通知(苏发改规发[2024]2号)

各设区市发展改革委,省电力公司:根据《电力负荷管理办法(2023年版)》《电力需求侧管理办法(2023年版)》等文件要求,为充分发挥电力需求侧管理在保障经济社会发展用能、缓解电力供需矛盾、促进电力资源优化配置等方面的重要作用,进一步规范电力需求响应工作流程、优化执行标准,我委结合工作实际,制定了《江苏省电力需求响应实施细则》(以下简称《实施细则》)。为贯彻落实省能源委员会第一次会议暨迎峰度夏能源电力保供会议精神,现将《实施细则》印发给你们,请遵照执行。

新形势下电力需求预测方法分析

随着中国的经济社会发展和环境保护需求不断演变,中国电力需求正面临着新的形势和挑战。为了满足未来电力供需平衡和实现可持续发展目标,准确预测电力需求的增长趋势至关重要。随着电力市场化改革的深入推进,电力价格机制的多样化增加了电力需求预测的困难程度。在新形势下,中国电力需求的关键因素发生了新的变化,并呈现出独特的特点,这导致了更复杂的影响机理和更难以判断的趋势。同时,来自电网企业内部的角度看,在确保电力供应安全的前提下,对电力需求预测的精度提出了更高的要求。因此,本文旨在对新形势下电力需求预测方法进行分析和研究。

基于电力需求侧响应的主动配电网分布式发电单元优化调度

为了平衡主动配电网中可再生能源与负荷间的出力差值,降低预算成本和用户购电费用,研究提出基于电力需求侧响应的主动配电网分布式发电单元优化调度方法。以电力需求侧响应为前提,设定分布式发电单元优化调度优先级,结合以主动配电网发电成本费用总值最低为目标而建立的目标函数,设置主动配电网调度周期内所有时间段的节点电压、潮流方程、储能系统荷电状态以及柔性负荷的功率极限约束条件,并以此为基础构建主动配电网分布式发电单元优化调度模型。最后,再利用改进后的粒子群算法对模型进行求解,从而得到最终的优化调度结果。实验结果表明,所提方法可以有效平衡可再生能源与负荷之间的发电出力差值,既提升了主动配电网对可再生能源的消纳能力,也降低了发电预算开支和用户购电成本。

电力需求增长和负荷灵活性提升视角下的风光资源密集地区可再生能源消纳研究

中国风、光资源密集地区与电力负荷集中地区的不匹配为可再生能源大规模发展后的消纳问题带来重大挑战,“双碳”目标下,如何促进可再生能源消纳已成为中国能源结构转型亟需解决的问题。从增加电力需求和提升负荷灵活性的创新视角出发,以内蒙古自治区为例探究风、光资源密集地区可再生能源消纳情况、形成原因及其破解思路。研究发现,2030年,内蒙古可能产生约2000亿kWh弃风弃光量;经济发展、人口规模、第二产业与第三产业发展、居民供暖等是内蒙古电力需求增长的主要驱动因素,当前工业发展对地区电力消费和可再生能源消纳的带动作用有待提升;内蒙古钢铁行业和电解铝行业通过采用电弧炉炼钢工艺、电解槽改造技术等方式,可以为电力系统提供巨大的负荷灵活性潜力。鉴于此,风、光资源密集地区应积极推动能源结构转型和产业结构电气化转型的协同机制,激励工业用户等市场主体提供负荷灵活性,鼓励最终消费端采用绿色清洁电力实现对传统化石能源的替代,进而有效促进可再生能源的消纳。

电力需求响应实施现状综述及展望

中国电力需求响应实施受政策及市场化程度影响,缺乏成熟的激励机制,导致激励不足影响了响应积极性,需求响应项目建设面临诸多挑战。因此,建立和完善需求响应激励机制,并深入挖掘更多的柔性可调节资源,是保证新型电力系统平衡的重要手段。首先,在基于电力需求响应激励方式、实施必要性及可行性等基本概念的基础上,从需求响应潜力评估方法、激励方式、市场主体实施策略以及响应效果评价角度对国内外电力需求响应理论研究成果进行调查分析。其次,基于对国外电力需求响应项目的建设现状的分析,总结了国内电力需求响应政策导向、实施现状及实践经验。最后,在综合考虑电力需求响应实施的理论成果和实践经验的基础上,针对未来中国电力需求响应提出相关建议。

基于分类-关联-修正的电力需求预测方法研究

电力需求的波动性较大,导致难以预测。针对区域电网宏观电力需求预测,提出了一种基于分类-关联-修正的电力需求预测方法。利用灰色关联分析方法筛选出关键的产业用电,以及影响各产业用电程度较大的因素。在传统回归预测方法的基础上,结合灰色预测方法对电力需求的影响因素进行预测,建立电力需求回归预测模型。以产业电量占全社会电量的比值对模型预测值进行修正,从而提高预测精度。相比于整体预测方法,该方法分产业开展关键影响因素识别与电力需求预测,并进行宏观修正。基于河南省2011—2022年的电力数据,验证该方法可准确预测未来电力需求的发展趋势,可为区域电网的长期预警提供参考依据。

基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型

为提高能源电力需求预测准确性,提出基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型。选取原始时间序列中拥有近似模糊值的数据,通过模糊熵算法对其进行处理;引入灰色系统理论消除电力需求时间序列中的残差值,获取GM(1,1)模型,由此构建ARMA(p,q)模型;将两种模型相结合,建立GM(1,1)-ARMA(p,q)组合预测模型,完成能源电力需求的自动预测。实验结果表明,所提方法的预测效果好,相对误差值、MAPE值和MSE值小。

基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。

基于CPS和VMD的实时电力需求饱和自适应预测

电力数据具有非平稳性和随机性的特点,导致电力需求预测结果误差较大,为此,提出基于CPS和VMD的实时电力需求饱和自适应预测方法。基于CPS与VMP建立自适应变分模态分解模型,利用实时电力需求序列和各模态分解余量之间的信息散度差来判断相关性程度,实现模态分解,通过自适应模态分解得到电力需求序列的分解余量,依靠其建立自适应预测模型,并对模型进行训练,完成对实时电力需求饱和自适应预测。实验结果表明,设计方法预测结果的平均绝对误差低于5.0,平均绝对百分比误差低于2.45%。

用户侧电力需求响应控制系统设计

为提升电力需求响应控制效果,设计基于区块链技术的用户侧电力需求响应控制系统。利用网关节点采集负荷数据,将数据传输至能源区块链中。将区块链技术应用到数据层进行分布式信息的获取和保存。利用基于数据分割的多级加密机制,处理负荷数据。采用需求响应聚合商模块读取能源区块链内存储的数据,制定电力需求响应合同内的响应起止时间与响应负荷等数据。利用网关读取电力需求响应合同内的数据,创新性地按照智能家电动态优先级执行控制算法,制定用户侧电力需求响应控制方案,以实时控制设备运行状态,从而完成用户侧电力需求响应控制。试验结果表明:该系统加密数据时的吞吐量稳定在0.61 Gbit/s。该系统可有效控制用户侧电力需求响应,降低用户的负荷功率。

“双碳”“双区”背景下电力需求预测方法研究实践

为全面、准确分析新时期发展背景下城市未来用电特征,要结合新形势、新特点,考虑多种新要素,在以往所用方式、方法的基础上进行优化、调整,建立适合“双碳”“双区”发展目标的电力需求预测新体系。该文首先对“双碳”“双区”对城市电力需求预测影响进行分析,并提出碳强度约束下电能占终端能源比重法、细分产业法和新型负荷修正法3种电力需求预测方法,综合预测分析全社会用电量,了解城市中长期电力需求的具体特征,掌握用电总量趋势、用电结构趋势和最高负荷及负荷特性趋势,为城市发展规划顶层设计、控制电力负荷和提高电力投资效益提供参考。

预计2050年全球电力需求将翻一番

据报道,未来25年全球电力需求将翻一番。2022年电力占全球最终能源使用量的20%,预计2050年将达到37%。同时,绿电占比将提高。2023年风能和太阳能发电占比为13%,预计2040年将达到50%,2050年增至70%。预计2050年82%的电力将来自可再生能源(太阳能、风能、水力、地热和生物质能)。预计2050年核能发电将只占总发电量的6%(目前为9%),但2050年核能发电量将增长41%。预计2050年全球只有12%的电力来自化石能源,但与净零排放的要求仍存在较大差距。全球各地区能源转型存在差异。2050年大部分地区的太阳能和风能在其电力结构中的比例都远高于50%,只有欧亚大陆东北部仍严重依赖化石燃料发电。由于政策以及风能和太阳能发电成本的持续大幅下降,中国、北美和欧洲绿电不断增长。预计从现在到2050年太阳能发电的平准化能源成本(LCOE)将减少一半,使太阳能成为最廉价的电力来源,价格约为21美元/兆瓦时。预计2050年风电的LCOE将分别下降44%(陆上)、36%(海上固定式)和75%(海上浮动式)。

基于多因素的电力需求预测方法研究

随着社会经济的不断发展,经济结构的不断调整,电力需求受经济发展的影响也在不断加剧。电力供需形势预测是电力市场营销、电力系统规划和电力公司经济决策的重要参考依据,越来越受到电力企业的重视。准确的电力供需形势预测成为制定电力规划的重要基础性工作,也是保持国民经济健康可持续发展的需要。通过对电力供需形势影响因素的分析,横向对比多种电力供需形势预测方法,提出基于趋势外推法的电力需求预测方法。以某地区电网为例,验证了所提方法的有效性。

“双碳”目标下上海市中远期经济增长和电力需求预测

在“双碳”目标背景下,宏观经济和能源结构将对电力需求带来不可忽视的影响。上海作为中国的经济中心和最重要的电力消费市场之一,亟须考虑影响电力需求的主要因素及其变化趋势。利用CGE模型,基于“双碳”政策目标和上海重点产业发展政策预测上海市宏观经济与产业结构,并采用终端能源消费法与分部门分析法预测上海市中远期总体和分部门电力需求变化趋势。研究发现,上海全社会终端能源消费按照政策目标在2030年达峰,而电力需求将在2050年达到峰值,此后工业电力需求随电气化率的提高而逐步下降,交通和建筑电力需求的增速放缓而进入下行通道。因此,建议上海进一步加快产业结构转型,聚焦重点领域的碳中和行动,加速推动绿色技术转型,同时,电力供应部门也需根据电力需求的趋势合理布局,以保障“双碳”目标顺利实现。

基于大数据视域下的电力需求侧管理策略研究

进入大数据时代,数据信息搜集与统计效率显著加快,企业之间竞争逐渐转变成数据争夺战,其中电力需求侧管理过程中,利用大数据技术可明确管理方向,有助于制定详细化的管理方案,减少电能的使用量。本文以维护电力供给平衡为研究目标,引入实际项目案例,着重阐述了电力需求侧管理策略,并简单评估了电力需求侧管理效益等内容。

公共建筑电力需求响应评估与实例验证研究

本文旨在探究公共建筑电力需求响应评估方法与实例应用,以提高电网效率,对公共建筑的响应控制及响应能力进行评估,对动态负荷特性进行模拟分析。同时,探讨了供电管理和可视化平台的应用,以提高需求响应的效率和可操作性。为了解决信息集成问题,探讨了需求响应的效果评价指标,扩展了公共信息模型规范。最后,提出了现代公共建筑参与电力需求响应的实际案例,结果显示电力需求响应的控制能够有效提高其供电管理效率,为电力市场改革和智能电网建设提供理论和技术支持。

基于供电+能效服务模式的电力需求侧管理模型研究

供电+能效服务模式是一种新型的电力需求侧管理模式,它将电力供应商和能效服务提供商整合为一体,通过提供综合的电力和能效服务,实现电力需求侧的节能降耗、负荷优化和碳排放减少。文章旨在探索并分析供电+能效服务模式在电力需求侧管理中的应用,以解决当前电力需求侧管理面临的挑战和问题。通过理论分析阐述供电+能效服务模式的核心思想和优势,建立基于多目标规划的数学模型,对电网企业、用户和社会三方的利益进行优化分析。