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基于大数据的负荷边际电价联合预测方法
被引量:
3
1
作者
王巍
马莉
+6 位作者
明月
李智威
王红薇
苏敏
陈业传
汪念
柴涛
《广东电力》
2021年第4期10-17,共8页
准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系,影响预测精度,为此提出一种基于大数据的负荷边际电价联合预测方法。首先以门...
准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系,影响预测精度,为此提出一种基于大数据的负荷边际电价联合预测方法。首先以门限循环单元(gated recurrent unit,GRU)为基础,建立人工智能模型分别对负荷边际电价进行预测;然后分别以历史温度与实时温度间的差值ΔT、历史负荷与实时负荷间的差值ΔP为基础,通过建立以多层感知器(multilayer perceptron,MLP)为基础的预测误差补偿模型,分别对负荷边际电价的预测结果进行修正;最后将GRU的输出与MLP的输出叠加计算得到负荷边际电价联合预测结果。算例验证表明:与传统方法相比,所提方法减少了13.4%的负荷预测误差,减少了71%的边际电价预测误差。
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关键词
负荷边际电价联合预测
大数据
门限循环单元
多层感知器
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职称材料
题名
基于大数据的负荷边际电价联合预测方法
被引量:
3
1
作者
王巍
马莉
明月
李智威
王红薇
苏敏
陈业传
汪念
柴涛
机构
国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
中乾立源工程咨询有限公司
三峡大学电气与新能源学院
出处
《广东电力》
2021年第4期10-17,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61876097)。
文摘
准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系,影响预测精度,为此提出一种基于大数据的负荷边际电价联合预测方法。首先以门限循环单元(gated recurrent unit,GRU)为基础,建立人工智能模型分别对负荷边际电价进行预测;然后分别以历史温度与实时温度间的差值ΔT、历史负荷与实时负荷间的差值ΔP为基础,通过建立以多层感知器(multilayer perceptron,MLP)为基础的预测误差补偿模型,分别对负荷边际电价的预测结果进行修正;最后将GRU的输出与MLP的输出叠加计算得到负荷边际电价联合预测结果。算例验证表明:与传统方法相比,所提方法减少了13.4%的负荷预测误差,减少了71%的边际电价预测误差。
关键词
负荷边际电价联合预测
大数据
门限循环单元
多层感知器
Keywords
load-marginal price joint forecasting
big data
gated recurrent unit
multilayer perceptron
分类号
TM715.1 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于大数据的负荷边际电价联合预测方法
王巍
马莉
明月
李智威
王红薇
苏敏
陈业传
汪念
柴涛
《广东电力》
2021
3
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