新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略研究

(整期优先)网络出版时间:2023-08-17
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新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略研究

韩姣姣

山东鲁变电气有限公司,山东泰安,271000

摘要:随着新能源电力系统的迅速发展,短期电力负荷数据预测与调度策略的研究变得尤为重要。本文针对新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略展开研究,通过对负荷数据的预测,能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性。对短期电力负荷数据预测的方法进行了综述,包括传统的时间序列分析方法和基于机器学习的预测方法。然后,结合新能源电力系统的特点,提出了一种基于深度学习的电力负荷数据预测模型。该模型能够利用历史负荷数据和天气数据,实现准确的负荷预测。接着,针对负荷预测结果,提出了一种基于优化算法的电力调度策略。通过优化发电机组的出力和能源存储系统的充放电策略,能够实现对电力系统的有效调度,提高新能源的利用率和电力系统的性能。

关键词:新能源电力系统;短期电力负荷数据预测;调度策略;深度学习;优化算法

一、引言

随着全球对可再生能源的需求增加,新能源电力系统在能源领域的地位日益重要。然而,新能源的不确定性和波动性给电力系统的运行带来了新的挑战。为了保证电力系统的稳定性和可靠性,短期电力负荷数据的准确预测和合理调度是必不可少的。

二、短期电力负荷数据预测方法综述

2.1传统的时间序列分析方法

传统的时间序列分析方法是短期电力负荷数据预测的重要手段之一。这些方法主要基于历史负荷数据的统计特征和规律,通过时间序列模型进行预测。常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。移动平均法是一种简单有效的方法,通过计算历史负荷数据的平均值来进行预测。该方法假设未来的负荷值与过去的负荷值具有相似的趋势和规律。指数平滑法是一种考虑最近历史数据的加权平均方法。它给予最近观测值更高的权重,较早的观测值权重逐渐减小。指数平滑法适用于负荷数据具有较强的趋势和季节性变化的情况。ARIMA(自回归综合移动平均模型)是一种广泛应用的时间序列模型,能够捕捉负荷数据的趋势、季节性和随机性。ARIMA模型根据历史数据的自相关性和移动平均性建立模型,通过对模型参数的估计进行负荷预测。

2.2 基于机器学习的预测方法

近年来,随着机器学习技术的发展,基于机器学习的预测方法在短期电力负荷数据预测中得到了广泛应用。这些方法利用历史负荷数据和其他相关特征,通过训练模型来进行负荷预测。

常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和决策树等。这些算法可以根据历史数据中的模式和规律,自动学习负荷数据的非线性关系。支持向量机是一种有效的分类和回归方法,通过构建高维特征空间和寻找最优超平面来进行预测。在短期负荷预测中,支持向量机可以根据历史数据的特征和负荷之间的关系进行建模和预测。人工神经网络模型模拟人脑神经元的工作原理,通过构建多层神经网络结构进行负荷预测。通过调整网络的连接权重和阈值,人工神经网络可以自适应地学习负荷数据的非线性关系。决策树是一种基于数据特征进行决策的方法。在负荷预测中,决策树可以根据历史数据的特征进行分割和判断,从而实现对未来负荷的预测。

三、基于深度学习的电力负荷数据预测模型

3.1 新能源电力系统的特点

新能源电力系统与传统电力系统相比具有一些独特的特点。首先,新能源电力系统中的能源来源多样化,包括太阳能、风能、水能等。这些能源的产生具有不确定性和波动性,导致电力负荷的不稳定性。其次,新能源电力系统中普遍采用分布式发电,存在多个小型发电站点。这样的分布式结构增加了电力负荷的复杂性和难度。此外,新能源电力系统注重可持续发展和环境友好,对能源的有效利用和降低排放有更高的要求。

3.2 深度学习在负荷数据预测中的应用

深度学习作为一种强大的机器学习技术,在负荷数据预测中得到了广泛应用。深度学习模型能够通过建立多层神经网络结构,自动学习负荷数据中的复杂非线性关系和隐含模式。对于新能源电力系统的负荷数据预测,深度学习模型能够更好地适应数据的不确定性和波动性。深度学习模型中常用的算法包括循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)。RNN模型能够处理序列数据的建模和预测,适用于时间序列数据的预测问题。LSTM是RNN的一种变体,通过引入记忆单元和遗忘门等机制,能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。CNN主要用于处理图像数据,但在负荷数据的时间特性中,也可以应用于一维卷积操作,从而提取负荷数据中的空间和时间特征。

3.3 模型设计和训练

基于深度学习的电力负荷数据预测模型的设计和训练过程包括以下几个关键步骤。收集和准备历史负荷数据,包括负荷值和时间戳。对数据进行预处理,如去除异常值、填补缺失值和归一化处理。然后,根据模型选择合适的深度学习算法,并设计网络结构,包括网络层数、神经元数量和激活函数等。将数据集划分为训练集、验证集和测试集,用训练集进行模型的训练和参数优化,并通过验证集进行模型选择和调优。最后,使用测试集评估模型的性能,并进行预测结果的分析和后续优化。

四、基于优化算法的电力调度策略

4.1 负荷预测结果的分析

在基于优化算法的电力调度策略中,首先需要对负荷预测结果进行详细分析。通过对预测结果的准确性和稳定性进行评估,可以了解预测误差的大小和分布情况。此外,还可以比较不同预测方法或模型的性能,并选择最合适的预测模型。对负荷预测结果的分析还可以揭示负荷数据的特点和趋势,为后续的电力调度优化问题建模提供依据。

4.2 电力调度优化问题的建模

电力调度优化问题是在负荷预测结果的基础上,对电力系统的发电机组出力和能源存储系统的充放电策略进行优化。该问题的目标是在满足电力需求和供给平衡的前提下,最大化新能源的利用和电力系统的性能。

建模过程中需要考虑各种约束条件,如发电机组的最大出力、能源存储系统的充放电速率限制、电力网络的传输损耗等。此外,还需要考虑调度问题的时序性,即对不同时段内的电力调度进行优化。可以将电力调度问题建模为一个约束优化问题,通过定义目标函数和约束条件,利用数学方法求解最优解。

4.3 优化算法的选择和应用

针对电力调度优化问题,可以采用多种优化算法进行求解。常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法和模拟退火算法等。遗传算法通过模拟生物进化的过程,利用基因编码和遗传操作来搜索最优解。粒子群算法模拟鸟群觅食行为,通过粒子的位置和速度来搜索最优解。蚁群算法模拟蚂蚁寻找食物的行为,通过信息素的更新和信息素浓度的评估来搜索最优解。模拟退火算法通过模拟金属退火的过程,从初始状态出发,以一定概率接受较差解,逐步接近最优解。

五、结论与展望

本文研究了新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略。通过基于深度学习的负荷预测模型和基于优化算法的电力调度策略,能够提高电力系统的稳定性和可靠性,实现新能源的有效利用。未来的研究可以进一步优化预测模型和调度策略,并考虑更多因素的影响,如季节性变化、天气突变等。

参考文献

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