论文摘要
随着智能电表的普及,以智能电表数据为基础,可按需求灵活划分不同规模的负荷聚合体并开展预测。由于负荷聚合体规模差异较大,并与用户负荷特性关系密切,传统预测方法不再适用。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)网络与模型融合的负荷聚合体预测方法。首先,通过分布式谱聚类算法获得负荷特性相近的负荷群体,然后进行分组预测,采用GRU作为元模型,对时间序列进行动态建模,利用随机森林算法融合多个结构不同的GRU网络,实现对负荷群体的预测,最终将各群体预测值求和得到负荷聚合体预测值。算例表明,得益于分组预测、动态时间建模及模型融合技术,所述方法能充分利用不同模型的结构优势,发现时间序列动态规律,在不同时间尺度下预测精度更高,对不同规模的负荷聚合体适用性更强。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈海文,王守相,王绍敏,王丹
关键词: 负荷预测,谱聚类,门控循环单元,模型融合
来源: 电力系统自动化 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业
单位: 智能电网教育部重点实验室(天津大学)
基金: 国家重点研发计划资助项目(2018YFB0905000)~~
分类号: TM715
页码: 65-74
总页数: 10
文件大小: 2120K
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