来源:《电力大数据》2020年第10期  作者:卢德龙;缪继东;吕培强;殷勤;吴阳;
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弱约束关联下考虑社会属性的低压居民台区负荷预测

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台区的负荷监测与预测是电网公司营销部门运营管理的核心议题,如何实现对存量台区的监控与预测,及时的提升变压器与输电线路容量是电网消费侧亟待解决的难题。相较于主干网与配电网,低压居民台区负荷预测的不确定性更大,受到用户用电行为的影响更为明显,不同台区之间的用电负荷不具有相互参考性,表现为弱约束关联。考虑到不同低压台区的社会属性,本文提出将低压居民台区分为老旧小区、新上小区、安置小区、别墅等不同类型台区。对充电桩、电梯、空调等台区内用电负荷进行建模,拟合不同类型台区的用电负荷数据。利用K-means聚类算法验证台区分类的正确性,提出了基于BP神经网络的低压居民台区负荷短时预测算法,实现了负荷成分的解耦与分类建模。利用电力用户用电信息采集系统中的数据验证了提出理论的有效性。(本文共计8页)......[继续阅读本文]

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