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新能源电力系统中的分布式光伏净负荷预测
Distributed Photovoltaic Net Load Forecasting in New Energy Power Systems

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廖启术 1   胡维昊 1 *   曹迪 1   黄琦 1,2   陈哲 3  
文摘 为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高斯过程(HMCDGP)算法的分布式光伏净负荷预测模型.首先,分别使用直接预测和间接预测两种形式对预测模型的精度进行实验并得到点预测结果;其次,使用所提出的模型进行概率预测实验并得到区间预测结果;最后,通过以澳洲电网记录的300户净负荷数据为基础的对比实验验证所提模型的优越性.在得到准确的净负荷概率预测后,可以通过电力调度充分利用光伏产出,减少化石能源使用,从而减少碳排放.
其他语种文摘 To respond to the demand of achieving carbon peaking and carbon neutrality goals, and to construct a complete "source-grid-load-storage" new energy power system, a distributed photovoltaic net load forecasting model based on Hamiltonian Monte Carlo inference for deep Gaussian processes (HMCDGP) is proposed. First, direct and indirect forecasting methods are used to examine the accuracy of the proposed model and to obtain spot forecasting results. Then, the proposed model is used to perform probability forecasting experiments and produce interval prediction results. Finally, the superiority of the proposed model is verified through the comparative experiments based on the net load data of 300 households recorded by Australia Grid. After obtaining the exact net load probabilistic forecasting results, the photovoltaic production can be fully utilized via power dispatch, which can reduce the use of fossil energy and further reduce the carbon emission.
来源 上海交通大学学报 ,2021,55(12):1520-1531 【核心库】
DOI 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.244
关键词 净负荷概率预测 ; 光伏产出 ; 深度高斯过程 ; 点预测 ; 区间预测
地址

1. 电子科技大学机械与电气工程学院, 成都, 611731  

2. 成都理工大学核技术与自动化工程学院, 成都, 610051  

3. 奥尔堡大学能源系, 丹麦, 奥尔堡, DK-9110

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1006-2467
学科 电工技术
文献收藏号 CSCD:7128674

参考文献 共 24 共2页

1.  江泽民. 对中国能源问题的思考. 上海交通大学学报,2008,42(3):345-359 CSCD被引 120    
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12.  何耀耀. 基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法. 中国电机工程学报,2017,37(3):768-776 CSCD被引 30    
13.  何耀耀. 基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法. 中国电机工程学报,2013,33(1):93-98 CSCD被引 43    
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18.  宗文婷. 基于改进高斯过程回归模型的短期负荷区间预测. 电力系统及其自动化学报,2017,29(8):22-28 CSCD被引 15    
19.  彭虹桥. 基于混沌粒子群—高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型. 电力系统自动化,2017,41(21):25-32 CSCD被引 15    
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引证文献 8

1 许扬 基于BP神经网络和多因素权重法的风电机组载荷预测和分析 热力发电,2022,51(8):42-49
CSCD被引 4

2 王波 电力系统多模态数据融合模式及关键技术问题 电力系统自动化,2022,46(19):188-199
CSCD被引 8

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