【摘 要】
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短期负荷预测是实现现代能源高效调度,解决电力供需问题的有效手段,其不仅为电力市场供电规划提供有效的数据支撑,而且为电力系统安全稳定运行保驾护航。本文通过对当前国内外电力负荷相似日提取理论和短期负荷预测方法的分析,选择了聚类分析,决策树技术结合混合深度学习神经网络实现了对短期负荷需求量精确预测,设计了一种与数据库并联的人机交互预测平台。首先,利用改进算法PSO-KFCM对已知历史负荷曲线进行聚类,在
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短期负荷预测是实现现代能源高效调度,解决电力供需问题的有效手段,其不仅为电力市场供电规划提供有效的数据支撑,而且为电力系统安全稳定运行保驾护航。本文通过对当前国内外电力负荷相似日提取理论和短期负荷预测方法的分析,选择了聚类分析,决策树技术结合混合深度学习神经网络实现了对短期负荷需求量精确预测,设计了一种与数据库并联的人机交互预测平台。首先,利用改进算法PSO-KFCM对已知历史负荷曲线进行聚类,在海量数据中挖掘出每类负荷的典型用电特征。其中改进的算法是通过核函数映射和粒子群优化算法PSO对传统FCM聚类算法进行两次优化,解决了传统FCM算法中敏感于噪点和易限于初始聚类中心的问题。该改进聚类算法与其他五种传统聚类算法进行了对比,通过三种出色的内部聚类评价指标验证了该算法的优越性。然后,将负荷类型作为叶节点,多维日特征向量作为分类依据建立历史日期负荷分类的CART决策树。日特征向量包括每日的多种平均天气影响因素和日期类型。将待预测日的日特征向量输入到建立的决策树,得到预测日所属负荷类型,同负荷类型日期为相似日。最后,将提出的混合预测模型CNN-GRU进行对未来24小时的电力负荷数据进行预测,其中CNN-GRU模型不仅具有提取局部特征的能力,还具有学习长期依赖关系能力。模型训练数据为相似日负荷数据,天气数据,日期类型,这样避免了近邻日期不与待预测日表现为不同用电特征的风险,提高了预测精度和训练效率。将本文提出模型与未结合相似提取的模型,其他五种深度学习模型进行比较,从多角度的误差分析验证了本文模型的可行性和有效性。
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