考虑事件数据的产消者负荷预测方法及极端误差抑制策略

摘要：

能源互联网技术推动了电力产消用户的规模化发展,产消者资源的优化运行与电力市场运营成为改善综合能效和投资收益的重要议题.产消用户的电力负荷精细化预测不但有益于提升分布式资源有限的容量价值,而且还能在售电侧市场全面放开时规避运营风险.首先,综述了产消者电力负荷预测技术及应用场景,提出了事件数据的含义并讨论了事件数据稀疏性带来的行为模式切变对于典型时序预测模型产生的极端预测误差问题.为避免解耦分析多元影响因素下的不确定性,构建了基于预测历史数据置信加权的短时预测修正模型,并分析了修正模型对于极限误差的收敛作用和经济性提升成效.最后,基于真实校园微电网工程运行数据验证了所提方法的有效性.

关键词：负荷预测、事件数据、产消用户、电力市场、极端误差

所属期刊栏目：47

分类号：TM73;TP393.08;U418.6

在线出版日期：2023-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：47-55