国内外专家和学者根据配用电数据预测短期负荷的方法.doc
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1、国内外专家和学者根据配用电数据预测短期负荷的方法1.研究背景随着配电网信息化建设的推进,配电网在日常运行中产生了大量的配用电数据,但一直以来这些数据并未得到充分的挖掘和有效的利用。如今电改政策试点、售电侧放开对电力客户服务提出了更高的要求,电力行业市场化进程的深入也对电力负荷预测提出了更高的要求。目前,国内外专家和学者已经在大数据负荷预测领域展开了研究工作,也取得了一些成果。江苏居住区配电一体化系统的全面建成、用电信息采集系统(下称用采系统)的全面覆盖,积累了自2009年以来全省47万配变、26万专变、3700万用户的负荷和电量数据,营销系统保存着自2009年以来全省26万大用户的业扩报装、增
2、容、减容数据,江苏省电力公司气象信息系统积累了自2006年以来全省13地市71个气象站的10min/点温度、湿度、雨量、风速等气象数据,上述数据总量已累计达到180TB,且仍然在以每日30GB的速度快速增长。如何充分利用这些数据资源,挖掘负荷、电量、业扩、气象、经济等因素的关系,建立更加精准的负荷和电量影响模型,提高短期负荷预测的精确度,是本文的重点研究内容。本文分析了大数据负荷预测方法的优势,介绍了配用电大数据的清洗方法,构建了多维负荷和电量模型,实现了基于配用电大数据的短期负荷预测方法,并且结合实际计算结果,验证了方法的准确性。2.大数据负荷预测方法的优势传统负荷预测方法大致可以分为统计算
3、法和智能算法,统计算法包括时间序列模型、决策树、回归算法、随机森林等,智能算法包括人工神经网络、支持向量机、贝叶斯理论等基本算法及其改进算法,但上述方法由于建模时选取的样本较小,历史数据的选取直接影响负荷预测的效果。大数据负荷预测方法存在以下3点优势:(1)考虑的影响因素更全。影响负荷走势的因素众多,主要包括两大类型:用户用电行为中体现的随机性,以及外部气象因素和节假日的影响。(2)数据的时间跨度更长。大数据负荷预测方法选取了时间跨度更长的历史数据,用于发现负荷数据随月、季、年周期发生的变化规律。(3)数据的空间粒度更细。大数据负荷预测方法所采用的负荷数据粒度可以细化到地区、行业、变压器、线路
4、、台区、用户等各个级别。3.数据源建设江苏电力大数据平台以营配集成、用电信息采集、省地县一体化电量系统为基础,结合外部气象和经济数据,建成了江苏配用电大数据中心,为江苏配用电大数据分析工作提供了丰富的数据资源。3.1配用电大数据的来源与分类配用电大数据中心的数据体系架构如图1所示。数据主要来源于营配集成、用电信息采集系统、调度省地县一体化电量系统,以及外部的气象数据和宏观经济数据。图1 配用电大数据中心的数据体系架构3.2配用电大数据的预处理从大数据平台目前集成的所有数据类型来看,脏数据主要有3种大类型,11个小类,如表1所示。表1 脏数据类型3.2.1数据缺失/异常的清洗方法数据缺失/异常的
5、清洗主要采用了替代法和插值法。(1)插值法。负荷数据缺点(异常)较少时,可以基于当日负荷曲线,采用插值法(如拉格朗日插值、三次样条插值等)实现负荷曲线的补全。(2)替代法。负荷数据缺点(异常)较多,无法采用插值法时,可以用相似日(工作日选取上一周工作日,周末选取上一周周末)同一时段负荷数据替代;电量数据缺点(异常)较多时,可以用相似日(工作日选取上一月工作日,周末选取上一月周末)的电量数据替代。3.2.2数据不同步的清洗方法数据不同步的情况下,通常采用平均值法、强制同步法进行数据清洗。(1)平均值法。由于极少部分终端采集频率为48点/日,因此需要将48点负荷数据扩展为96点负荷数据,可以采用平
6、均值法进行数据扩展。(2)强制同步法。温度数据为10min/点,而负荷数据15min/点,强制将00:10的温度数据与00:15的负荷数据匹配,00:30的温度数据与00:30的负荷数据匹配,00:40的温度数据与00:45的负荷数据集匹配,以此类推。4.多维用电影响因素模型的构建4.1模型构建的总体思路由于经济数据发布频率太低,而且经济环境在一段时间内相对于气象因素而言比较稳定,因此本文只考虑气象因素和节假日建立用电影响因素模型。用电影响因素模型的总体构建思路如图2所示。图2 用电影响因素模型构建思路模型构建思路主要包括以下4个步骤:(1)原始数据收集和清洗;(2)相关因素分析;(3)数据标
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