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01
温度敏感负荷分解与影响因素分析
02
极端天气小样本条件下负荷短期预测
03
算例分析
04
结论
本文基于多类型气象指标,提出一种基于负荷分解及小样本生成的CNN-LSTM网络模型,以中国某省数据进行模型训练。得到以下结论。
1)采用负荷分解得到的温度敏感负荷与体感温度、人体舒适度等二次气象指标的相关性普遍大于总负荷与此类指标的相关性,并高于与单一气象的相关性。通过负荷分解与二次气象指标,选择与温度敏感负荷相关性较高的指标,可进一步提升温度敏感负荷的预测精度。
2)采用TimeGAN算法对学习寒潮期间的负荷及气象数据的时序特征,并对样本进行扩充,从生成数据与原始数据的概率分布和实际预测精确度效果可知,生成数据在保留原始数据分布特征的基础上,弥补了寒潮期间负荷样本过少、预测模型难以学习其时序特征的不足。
3)本文选用的基于CNN-LSTM预测模型在输入多维特征参数下可以充分考虑温度敏感负荷的时序特性,提高对历史负荷、气象参数的利用率,提高在短期电力负荷预测中的预测精度,有利于虚拟电厂提前安排运营计划。
4)未来随着极端天气的频发,温度敏感负荷占比逐年升高,将愈发成为虚拟电厂中重要的调控资源,可在负荷预测的基础上,进一步研究极端天气下温度敏感负荷可调节潜力,支撑虚拟电厂调控资源的挖掘。
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