基于iForest-VMD和神经网络的空间负荷态势感知和调控

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目前,在“双碳”的战略目标下,我国的能源结构正进行优化调整,石油、天然气等传统化石能源所占比重逐渐下降,取而代之地,电能的消费比重不断增长,负荷侧的电能替代在持续推进,尤其以电动汽车充电站的建设为典型。不仅电能需求总量越来越大,而且需求分布情况变得愈加复杂。在此背景下,提高空间电力负荷态势感知结果的精度以避免配电网中出现盲目建设或规划不合理的情况,同时,如何实现对负荷的有效调控来保障电力的供需平衡,这些都是必须考虑的问题。首先,本文介绍了空间电力负荷态势感知的研究背景,总结了国内外的研究成果,简单介绍了已有的空间电力负荷预测方法,并按照不同标准进行分类;对电力负荷的影响因素进行了介绍与分析;从时间和空间角度出发对空间电力负荷进行规律性分析;介绍并建立本文研究所需的电力地理信息系统。其次,提出一种基于孤立森林(isolation forest,i Forest)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的空间电力负荷态势感知方法。在态势觉察环节,使用孤立森林算法对电力地理信息系统中既定空间分辨率下的Ⅰ类元胞负荷实测数据的异常值进行识别,并采用拉格朗日内插值法对其进行修正,从而确定出合理的Ⅰ类元胞负荷数据。在态势理解环节,对态势觉察到的Ⅰ类元胞负荷数据运用变分模态分解方法进行分解,得到不同中心频率的分量,并根据其能量值确定趋势分量和低频分量。在态势预测环节,采用多层感知机对趋势分量进行预测,同时采用门控循环单元对低频分量进行预测,然后将两个分量的预测结果进行反演重构,得到目标年的Ⅰ类元胞负荷态势感知结果,并用网格化技术将其转化为基于Ⅱ类元胞的结果。实例分析验证了上述方法的有效性。最后,提出一种基于需求响应的负荷调控策略。根据相关资料,总结和分析现有企业能效评价指标,并选择适合的相关指标,构建企业能效评价指标体系;分别运用层次分析法和熵权-TOPSIS法计算各企业的得分指数,进而计算综合得分,在此基础上,将所有企业按照得分高低划分为不同的能效等级,进而与电力公司签订不同的合约或选择不同电价套餐,从而引导企业的生产制造情况和负荷水平发生改变;考虑各类型用户对需求响应的参与度,并在本文所提方法的态势感知结果基础上,计算此时的态势感知结果及负荷变化量,实例分析验证了该方法的有效性。
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