计及分布式能源时序不确定性的短期负荷预测技术

杨小龙姚陶孙辰军魏新杰张华铭孙毅

国网河北省电力公司; 北京清软创新科技股份有限公司; 华北电力大学;

摘要：

随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧.传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行.面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏影响下的短期负荷预测方法.光伏接入下的电网侧负荷为实际用电负荷与光伏出力之间的差值,因此,文章在构造输入数据之前,首先采用大数据挖掘技术,分析光伏出力和用户侧负荷特性以及二者与各自影响因素之间的相关性,通过特征构造选出相关性较大的影响因素作为负荷预测模型的输入特征集;然后构建融合自注意力机制的LSTM神经网络预测模型,深度挖掘负荷序列特征.采用灰狼算法对预测模型进行优化,确定预测效果最佳…展开v

关键词：分布式光伏、相关性分析、自注意力机制、LSTM、灰狼优化算法、负荷预测

所属期刊栏目：42

分类号：TK51;TM7(特殊热能及其机械)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目5204XA22000D

在线出版日期：2024-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：96-103