基于农村发展模式分析的中长期负荷预测方法

针对农村用电方式和用电需求变化问题,本文在考虑国家政策、农村经济等影响农村发展模式及负荷变化因素的基础上,提出了一种基于农村发展模式分析的中长期负荷预测方法。首先,对电力系统大数据进行了分析,提出了K-means-Robust聚类算法与加权自适应K近邻算法,搭建了农村发展模式预测模型。然后,针对不同农村发展模式,使用基于灰色关联度分析的正则化门控循环神经网络模型预测农村中长期负荷变化曲线。最后,以某农村为例,验证了所提方法的可行性。

基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法

针对农村用电负荷分布不均、多样性强,难以准确预测的问题,在考虑农村发展规划、经济、人口等影响负荷变化因素的基础上,提出了一种基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法。根据农村用电用途和特点,对农村负荷进行分类;按照台区供电范围内地块利用性质以及地块上负荷分布特点,定义了农村地块功能,利用最小二乘法得到不同功能地块的历史负荷密度曲线;在此基础上,结合农村发展规划、经济及自然条件等引起农村负荷密度和地块功能变化的影响因素,利用历史数据训练门控循环单元负荷密度模型,并利用元胞自动机技术预测地块变化信息;根据地块变化信息和历史负荷密度曲线,利用门控循环单元网络模型预测负荷密度,进而得到农村中长期负荷的预测结果;以某农村为例,验证了所提策略的可行性和有效性。