检索结果-南通市图书馆

基于注意力和多任务学习的无功负荷预测算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力和多任务学习的无功负荷预测算法研究

作者：秦佳奇四川大学

学位级别：硕士

近年来,我国经济持续稳步增长,尤其是2020年面对突发的新冠疫情经济增速达到2.3%,成为全球唯一实现正增长的主要经济体。伴随着全国社会经济活动的稳步复苏,各产业用电量增速也逐渐开始明显,尤其是信息技术产业的用电需求出现激增。在... 详细信息

近年来,我国经济持续稳步增长,尤其是2020年面对突发的新冠疫情经济增速达到2.3%,成为全球唯一实现正增长的主要经济体。伴随着全国社会经济活动的稳步复苏,各产业用电量增速也逐渐开始明显,尤其是信息技术产业的用电需求出现激增。在此背景下,社会各行业对电力系统的稳定供能、智能调度等方面提出了更高的要求。在应用于电网智能化的技术手段中,无功负荷预测是关键技术之一。准确的无功负荷预测可以为电压无功优化、稳态潮流计算分析、频率控制等重要操作提供数据支持,进而影响电力系统的稳定性和可靠性。因此,如何不断提高无功负荷预测的准确率已经成为智能电网领域非常重要的课题。围绕该课题,本文结合机器学习相关理论和技术进行了深入研究。主要研究内容包括三个部分:第一,本文从月时间尺度和日时间尺度进行负荷特性分析,发现无功负荷具有明显的趋势性和周期性。基于此特性分析和相关研究,本文探索了影响无功负荷预测的外界因素,发现无功负荷波动与日期类型、气象因素之间存在一定的相关性。最终选择历史无功负荷、日期类型、温度、人体舒适度指数等特征构建数据集,用来训练和测试无功负荷预测模型。第二,本文研究了基于注意力（Attention）机制和长短时记忆（Long Short-term Memory,LSTM）神经网络的无功负荷预测算法。传统的Attention一般是应用于EncoderDecoder结构,且只计算不同时间步向量的注意力权重,没有考虑到向量内部各特征元素对预测结果的影响也是不同的。针对这个问题,本文提出了一种新的Attention机制计算方法,分别计算输入数据中时间步特征向量和内部特征元素的注意力系数,然后将两个结果逐元素相乘得到最终的注意力权重。本文将改进后的Attention机制与LSTM相结合构建ALSTM（Attention-based Long Short-term Memory）无功负荷预测模型,实验结果证明有效提高了无功负荷预测精度。第三,本文研究了基于多任务学习机制的无功负荷预测算法。通过对同一时间段内的无功负荷与有功负荷的相关性进行定性定量分析,发现二者具有较强的正相关性。然而对于单任务无功负荷预测模型,其输入特征中不能包含有功负荷。主要是为了避免出现数据泄漏问题,即用未来的数据进行预测。针对这个问题,本文联合无功负荷预测和有功负荷预测构建了多任务MT-ALSTM（Multi-task ALSTM）负荷预测模型。其中有功负荷预测作为辅助任务,无功负荷预测作为主要任务。MT-ALSTM网络结构主要依据硬参数共享的多任务学习方法,通过共享两个任务的数据以及共享浅层LSTM网络的参数信息来促进任务之间的信息交融并达到相互学习的目的。另外本文针对MT-ALSTM模型设计了加权损失函数,通过两步网格搜索算法对超参数进行寻优。最后在不同时间尺度的测试集上进行了对比实验,结果表明MT-ALSTM模型不仅对无功负荷预测有较好的效果,同时预测出的有功负荷也具有较好的精度。

关键词：无功负荷预测时间序列分析长短时记忆神经网络注意力机制多任务学习

基于LM改进BP神经网络的电网无功负荷预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

电气自动化 2019年第5期41卷 57-59,69页

作者：钟建伟周文辉贾犇张建业黄谋甫田家俊湖北民族学院信息工程学院湖北恩施445000 国网湖北省电力有限公司恩施供电公司湖北恩施445000

电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分。传统的负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于LM算法改进BP神经网络的无... 详细信息

电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分。传统的负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于LM算法改进BP神经网络的无功负荷预测模型,通过分析BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程,采用LM算法优化BP神经网络,以此来提高BP神经网络模型的预测精度以及收敛速度。最后以湖北省某市2007年1月~2015年12月的无功负荷作为训练数据,2016年1月~12月的无功负荷作为测试数据,将预测值与实际值进行比较,进而验证预测算法的准确性。

关键词： LM算法 BP神经网络无功负荷预测预测精度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

220kV地区电网无功负荷及其预测研究

电力电容器与无功补偿 2016年第4期37卷 62-67页

作者：覃芸陈艳左郑敏孙舒逸黄春艳李钦豪广东电网发展研究院有限责任公司广东广州510080 华南理工大学电力学院广东广州510640 广州市奔流电力科技有限公司广东广州510640

通过对220 kV地区电网无功负荷进行分类,提出四个评估指标以表征四类无功负荷与有功负荷的关系。基于相同运行方式下无功负荷指标的稳定特性提出一种无功负荷预测方法。选取某电网的重负荷地区和含源地区作为典型算例,结果表明,所提的... 详细信息

通过对220 kV地区电网无功负荷进行分类,提出四个评估指标以表征四类无功负荷与有功负荷的关系。基于相同运行方式下无功负荷指标的稳定特性提出一种无功负荷预测方法。选取某电网的重负荷地区和含源地区作为典型算例,结果表明,所提的各项指标能反映不同地区电网在不同运行方式下无功负荷分布特性的差异。用六个220 kV地区电网2011~2013年夏大方式的无功负荷指标预测2014年的无功负荷,将预测结果与实际的无功负荷进行误差分析,结果表明所提的预测方法具有良好的预测效果,这为无功优化规划提供了有力的数据支撑。

关键词：无功负荷分布特性运行方式地区评估指标无功负荷预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于有功运行模式下的无功短期负荷预测

煤矿机械 2005年第8期26卷 45-47页

作者：王立晶金伟志李岩哈尔滨工业大学哈尔滨电业局哈尔滨150010 黑龙江省电力有限公司哈尔滨150090

在有功运行模式已知的前提下研究无功负荷的变化规律,对系统无功优化有着重要意义。就无功负荷高峰起始时间预测,爬峰过程中各时间点的负荷预测值,负荷变化绝对值的变化规律等几个问题进行初步研究,并以实例验证。

关键词：运行模式无功负荷预测最优化电力系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电网无功负荷的时空特性分析、评估与预测

电网无功负荷的时空特性分析、评估与预测

作者：陈艳华南理工大学

学位级别：硕士

在电力系统的运行中,无功功率与运行电压及其稳定性以及电网的有功损耗关系非常密切。相比有功功率,无功功率的研究相对集中,关于无功负荷特性、建模和预测方面的文献相对较少。开展电网无功负荷特性研究工作,能够定量地评估地区的无功... 详细信息

在电力系统的运行中,无功功率与运行电压及其稳定性以及电网的有功损耗关系非常密切。相比有功功率,无功功率的研究相对集中,关于无功负荷特性、建模和预测方面的文献相对较少。开展电网无功负荷特性研究工作,能够定量地评估地区的无功功率状态,为电网运行和规划提供合理的建议;对电网的无功负荷进行预测,能为无功补偿规划提供更准确的数据基础条件。鉴于此,本文选取无功负荷的时空特性分析、评估与预测作为主要研究内容,具有一定的实用价值和理论意义。首先,本文分析了电网无功负荷的主要类型及其等值电路模型,以及电网无功负荷随时间和空间变化的规律特性,系统地归纳并提出一系列参数和评估指标用以解构电网无功负荷。以某省500k V电网和某市220k V电网为例,运用所提的一系列无功负荷评估指标分别从时间和空间上对电网的无功负荷进行了特性分析。结果表明,所提评估指标能有效地评估地区电网的无功功率状态。结果还表明,在同一运行方式下,同一地区电网的无功负荷指标呈现一定的稳定特性。其次,由于无功负荷的时空特性分析与预测工作需建立在历史数据基础上,然而电网的数据采集与监视控制系统存在一定数量的坏数据,将影响到分析预测工作的准确性。本文提出一种基于功率平衡理论分析与误差分析的电网有功和无功坏数据的辨识方法并通过算例表明,所提的辨识方法能够方便、有效地定位历史功率数据中的坏数据。最后,本文提出基于电网在同一运行方式下无功负荷指标稳定特性的各类无功负荷中期预测方法和基于季节性ARIMA模型的母线无功负荷短期预测方法。算例表明,所提方法能较准确地预测电网的无功负荷。

关键词：无功负荷坏数据辨别时空特性评估指标无功负荷预测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

光储与DSTATCOM协同运行及定容

电力电容器与无功补偿 2017年第6期38卷 150-157页

作者：隋兴嘉肖勇郑楷洪芦琳王清张勇军南方电网科学研究院有限责任公司广东广州510080 烟台东方威思顿电气股份有限公司山东烟台264000 华南理工大学电力学院广东广州510640

针对光伏出力不确定性引起的电压质量等问题,提出一种光储与DSTATCOM协同运行的方法,并建立DSTATCOM的容量配置与整定的多目标优化模型,在定容过程中考虑DSTATCOM运行的参数整定问题。以全天网损电量、DSTATCOM配置容量为优化目标,基于N... 详细信息

针对光伏出力不确定性引起的电压质量等问题,提出一种光储与DSTATCOM协同运行的方法,并建立DSTATCOM的容量配置与整定的多目标优化模型,在定容过程中考虑DSTATCOM运行的参数整定问题。以全天网损电量、DSTATCOM配置容量为优化目标,基于NSGA-II求取Pareto最优解集从而为DSTATCOM容量配置及参数整定提供决策依据。IEEE 33节点配电网算例表明,本文方法能够优化配置DSTATCOM容量,在提高系统电压质量和降损方面具有显著效果。

关键词：无功负荷分布特性运行方式地区评估指标无功负荷预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模型预测控制的电网无功控制策略研究

基于模型预测控制的电网无功控制策略研究

作者：岳帅华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

我国新能源基地具有“大规模风电和光伏发电接入送端电网环节”的特征,其出力的间隙性导致了远超传统电网的电压波动问题,给电力系统无功电压运行带来了巨大的压力,同时在用电侧分布式发电与微网的发展使得源荷双侧多样性增加、不确定... 详细信息

我国新能源基地具有“大规模风电和光伏发电接入送端电网环节”的特征,其出力的间隙性导致了远超传统电网的电压波动问题,给电力系统无功电压运行带来了巨大的压力,同时在用电侧分布式发电与微网的发展使得源荷双侧多样性增加、不确定性增强,运行场景愈加复杂,如何协调网内各类无功控制设备实现电网无功电压精细化控制是当前亟待解决的问题。目前在线电网无功优化多利用EMS系统所获取的实时数据进行,属于事后校正控制,控制策略时效性差,难以应对源荷双侧不确定性日益增强的电网运行现状。针对上述问题,本文采用模型预测控制理论,结合电网内无功控制设备的运行特性,设计了一种基于模型预测控制的无功优化控制架构。为解决母线无功负荷预测中非线性预测的难点问题,提出一种基于双输入长短期记忆神经网络的预测方法,该方法可以基于负荷有功和无功序列数据挖掘其中的深度时序特性,表示非线性关系;算例验证表明,该方法能够准确预测母线无功负荷,其预测精度优于时间序列与一般的长短期记忆神经网络预测模型。在母线无功负荷预测模型的基础上,结合多时间尺度下无功设备协调控制需求,提出一种基于模型预测控制的电网无功控制策略。该方法基于二阶锥规划将无功控制模型中的非线性约束近似转化为二阶锥线性约束条件,建立离散无功调节设备及其动作次数的线性等价模型,通过日前计划控制、日内实时控制和反馈校正环节实现多时间尺度下电网无功精细化控制。算例表明该方法能在保证电网运行安全性下有效减少网损,降低无功设备动作次数,提升电网运行经济性。

关键词：模型预测控制双输入长短期记忆网络无功负荷预测二阶锥规划无功优化控制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑电动汽车的主动配电网无功优化控制研究

考虑电动汽车的主动配电网无功优化控制研究

作者：马泰屹华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

为了早日实现国家“30·60”碳目标,必须推进能源结构转型,而电动汽车具有低碳环保的优良特性,渗透率日渐提升。电动汽车大规模无序充电会导致网损增加、负荷峰谷差增大、电能质量下降、电网稳定性下降等问题,也会给传统无功优化带来新... 详细信息

为了早日实现国家“30·60”碳目标,必须推进能源结构转型,而电动汽车具有低碳环保的优良特性,渗透率日渐提升。电动汽车大规模无序充电会导致网损增加、负荷峰谷差增大、电能质量下降、电网稳定性下降等问题,也会给传统无功优化带来新的挑战。传统无功补偿设备往往灵活性较差,不能主动适应电动汽车带来的随机性、波动性。且传统无功优化控制在时间上具有滞后性,需结合预测数据优化控制策略。而目前针对无功的预测研究较少,往往缺乏对无功特性的分析。因此,亟需研究一种无功预测数据支撑的新型含电动汽车电网无功优化策略。针对无功预测问题,本文对无功负荷的混沌特性进行了分析,提出一种基于相空间重构和长短期记忆神经网络的无功负荷预测模型。利用C-C法确定最优重构维数和延迟时间,通过计算最大Lyapunov指数说明无功负荷的混沌性,利用相空间重构技术将无功序列映射到高维空间,在高维空间利用长短期记忆神经网络进行预测。算例以海南省某地区的有功及无功负荷数据为例,通过Kolmogorov熵证实无功负荷的混沌程度大于有功负荷,算例验证了该方法的可行性,能提高无功负荷预测模型准确度,有利于对电力系统无功进行更合理的调配和控制。针对含电动汽车电网的无功优化问题,本文提出了一种基于动态分时电价的含电动汽车电网无功优化策略,该策略首先根据预测无功负荷值制定动态分时电价,结合消费者心理学原理量化车主对电价刺激的响应,通过改变充电装置的运行模式,使处于占位期的车辆配合无功补偿元件共同协调参与无功优化。最后构建以减小电压偏差、降低网损为目标的无功优化模型,并采用二阶锥混合整数规划法进行求解。算例通过蒙特卡洛舍选抽样法模拟用户出行及充电需求,在电动汽车无序充电及有序充电模式下分别求解无功优化问题。仿真结果验证了所提方法能够在减小电动汽车接入节点的电压偏差、降低网损的同时,减轻传统无功补偿设备的运行压力。

关键词：无功负荷预测电动汽车有序充放电无功优化相空间重构二阶锥规划