【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于分布式负荷,具体涉及乡村多元负荷多时间尺度预测方法。
技术介绍
1、源荷预测是系统容量匹配和网络重构的重要基础,随着高随机源荷大量接入乡村电力系统,传统源荷预测方法弊端凸显,负荷预测方面,传统方法对乡村多元随机用电负荷时空特性挖掘不够,侧重挖掘用户用能负荷序列时间相关性,较少考虑各类用能负荷潜在空间相关性,新能源功率预测方面,一方面气象数据来源以数值天气预报为主,其精度无法满足微区域功率预测要求,另一方面传统功率预测方法对风光出力随机性与波动性应对存在欠缺,在某些场景下可能出现较大误差;因此,提供一种构建用户集群短期负荷预测模型、实现多时间尺度负荷预测、提高新能源出力预测准确性的乡村多元负荷多时间尺度预测方法是非常有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足,而提供一种构建用户集群短期负荷预测模型、实现多时间尺度负荷预测、提高新能源出力预测准确性的乡村多元负荷多时间尺度预测方法。
2、本专利技术的目的是这样实现的:乡村多元负荷多时间尺度预
...【技术保护点】
1.乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的方法包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤1中的构建基于自适应时空同步图卷积神经网络的分布式用户集群中短期负荷预测模型具体包括以下步骤:
3.如权利要求2所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤1.2具体为:首先,构建面向居民用户集群负荷预测的时空图数据的节点:根据K-means聚类算法对所有居民用户的历史负荷序列进行分组的结果,将每组居民用户作为时空图数据的各个节点,而将每组居民用户聚合的历史负荷序列作为各个节点的特
...【技术特征摘要】
1.乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的方法包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤1中的构建基于自适应时空同步图卷积神经网络的分布式用户集群中短期负荷预测模型具体包括以下步骤:
3.如权利要求2所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤1.2具体为:首先,构建面向居民用户集群负荷预测的时空图数据的节点:根据k-means聚类算法对所有居民用户的历史负荷序列进行分组的结果,将每组居民用户作为时空图数据的各个节点,而将每组居民用户聚合的历史负荷序列作为各个节点的特征序列;其次,构建面向居民用户集群负荷预测的时空图数据的边,即邻接矩阵:分别提出两种构建邻接矩阵的方法:①若两个节点的相应历史负荷序列之间的相关系数不小于某一阈值,则认为两个节点之间存在连接关系,并将邻接矩阵的对应位置元素设定为1;否则认为两个节点之间不存在连接关系,并将邻接矩阵的对应位置元素设定为0。相关系数和邻接矩阵元素计算公式如下:式中:ρij表示历史负荷序列xi、xj的皮尔逊相关系数;cov(xi,xj)表示xi、xj的协方差;分别表示xi、xj的标准差;②为精细量化各个节点之间的关联关系,采用两个节点的相应历史负荷序列之间的相关系数作为邻接矩阵的对应元素,改进邻接矩阵的每个元素的计算公式如下:aij=ρij。
4.如权利要求1所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤2中的乡村分布式可再生能源功率预测具体包括以下步骤:
5.如权利要求4所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤2.2中的基于优化bp神经网络和水平风速修正的县域风功率预测具体包括以下步骤:
6.如权利要求5所述的乡村多元负荷多时间尺度预测方法,其特征在于:所述的步骤2.21中的风力发电系统建模具体为:①风速影响:在风电场的实际运行中,考虑到实际条件下空气密度和风速的变化,风速与风速之间存在复杂的非线性关系用下式来描述:式中,va表示风机切入风速;vc表示额定风速;vb表示切断风速;pr表示额定输出功率;②风向影响:风电场的自然风向对风力发电机组输出功率的影响包括以下两个方面:首先,在风机运行中,为了使风机捕获尽可能多的风能,风机的偏航装置会根据风速计和风向标的记录数据来调整风机的位置,但是,由于大部分偏航装置是延时的,风机不能有效地与进风对齐,使得风机在相同风速下的输出功率不同;其次,尾流效应会随风向的变化而变化,逆风风机的风力涡轮机捕获风能后,自然风速逐渐下降,使通过下风向的风机的风能明显降低,相应的输出功率也会降低,因此,在风电场的现场设置和布置中,为了减少尾流效应的危害,通常将风力发电机组相隔较远;③空气密度影响:空气密度的大小也会影响到风力发电机组所捕获的自然风能的量,此外,空气密度还与外部温度、相对湿度、大气压等因素密切相关,可描述为:式中,t表示风电...
【专利技术属性】
技术研发人员:张艺涵,李鹏,刘军会,郑永乐,杨萌,柴喆,陈兴,路尧,谢安邦,蔡姝尧,李慧璇,张泓楷,祖文静,
申请(专利权)人:国网河南省电力公司经济技术研究院,
类型:发明
国别省市:
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