【技术实现步骤摘要】
一种计及配网分布式能源接入的负荷预测方法
[0001]本专利技术属于电网负荷预测
，特别涉及一种计及配网分布式能源接入的负荷预测方法。
技术介绍
[0002]在当前建设新型电力系统的要求下，包含风电、光伏等新能源电力系统所带的负荷占比也逐渐增大。在考虑电网整体负荷预测时，需要将新能源电力系统的电力负荷纳入电网整体负荷预测的考虑范畴。
[0003]专利申请号为：2020103733870，名称为：一种基于多种能源结构下的电网负荷预测方法，公开了一种考虑新能源的负荷预测方法，首先提出针对地区电网负荷预测的电气岛划分方法，确定预测对象和范围；其次地区电网内新能源发电功率和负荷功率受到风速、风向、温度、湿度、辐照度、云量、日类型和用电模式等因素的综合影响，单一预测往往难以数据之间的关系，本专利技术提出利用以上数据对新能源和负荷进行综合预测，从而提高精度；进一步地，日内实时运行过程中积累的实际数据可有助于发现日前预测结果的精度，并利用日内实际数据对精度进行修正，从而提高精度，因此本专利技术提出日前预测基础上，通过日内实际...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种计及配网分布式能源接入的负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建电网负荷数据集，该数据集中的一部分数据作为后续训练数据使用，另一部分数据作为测试数据使用，对数据集中的训练数据进行进行预处理，剔除异常数据，并对数据集进行归一化处理；步骤2、将步骤1中进行归一化处理的数据集加入到构建的长短期记忆神经网络数学模型中进行训练；步骤3、根据步骤2训练得到的预测数据值，与步骤1中的测试数据相比计算误差，若训练得到预测数据值满足误差要求，结束训练过程，若不满足，进入下一步；步骤4、根据误差对步骤2的模型参数进行修正，迭代进行训练，直至满足误差要求。2.根据权利要求1所述的计及配网分布式能源接入的负荷预测方法，其特征在于：步骤1中，采集负荷预测区域电网负荷数据，构建电网负荷数据集，电网负荷数据集包括采集的设定时间段内的电网负荷数据、设定时间段内的电网负荷数据的最高值、设定时间段内的电网负荷数据的最低值、设定时间段内的电网负荷数据的总和、设定时间段内的电网负荷数据的平均值及将新能源负荷密度值C，形成N*M的数据集；将该数据集的80％作为后续训练输入数据使用，剩余20％数据作为测试数据使用,其中新能源负荷密度值C的表达式如下：3.根据权利要求2所述的计及配网分布式能源接入的负荷预测方法，其特征在于：步骤1中，对数据集中的训练数据进行进行预处理，剔除异常数据处理如下：若存在：|X(t，i)
‑
X(t，i
‑
1)|＞α|X(t，i)
‑
X(t，i+1)|＞β则有其中，α、β为阈值；X(n,i+1)为第t天第i+1时刻的电力负荷值；X(n，i
‑
1)为第t天第i
‑
1时刻的电力负荷值；X(n，i)为第t天第时刻的电力负荷值。4.根据权利要求3所述的计及配网分布式能源接入的负荷预测方法，其特征在于：步骤1中，对于数据集中的每个电网负荷数据X，将其转化到(0，1)之间的归一化后的电网负荷数据X
t
，计算公式如下：其中，X
p
为数据集的平均值，X
f
为数据集的方差。5.根据权利要求4所述的计及配网分布式能源接入的负荷预测方法，其特征在于：步骤2具体为：设定输入量为三个：当前时刻的样本数据输入量X
t
、上一时刻的数据输出量h
t
‑1、上一时
刻的样本数据状态量C
t
‑1；输出量有两个：当前时刻样本数据输出量h
t
、当前时刻的样本数据状态量C
t
；tanh为双曲正切激活函数，σ为激励函数，本发明选用sigmoid函数，将输入进来的各信号限制在0
‑...
【专利技术属性】
技术研发人员：张少伟，梁程，王钰，党旭鑫，虎挺昊，张威，徐坤，李海科，孙华凯，匙博恒，何志轩，王群，董雄鹰，尚梦楠，杜学慧，张发，国三立，李少伟，杜坤，刘芳辰，王执宇，董鸿远，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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