摘要:负荷预测是电力供应商最常用的一种策略,用于预测随时满足市场动态所需的电力或能量。电力负荷预测是电力公司发展中的一个重要过程,在电力容量分配和电力结构组织中也扮演着重要的角色;因此,它越来越受到研究者的关注。因此,电力需求预测的可靠性对于电力资源规划和电力管理系统至关重要。市场研究中数据库文件的不断增加以及数据处理,迫切需要开发一种有效的工具流程,以便从可访问的大量数据集中获取隐藏的、关键的负荷预测信息。作为计算机工程的一个潜在子集,许多机器学习技术非常适合解决这个问题。本文除了算法之外,还提供了权威权重预测实践的印象。尽管所有研究方法都很复杂,但评估表明,回归分析本身经常用于长期预测,并且经济实惠。机器学习或人工智能方法(如神经网络、支持向量机和模糊逻辑)是短期估计的理想选择。关键词:人工神经网络 (ANN)、负荷需求预测、预测方法和算法、时间序列简介预测是电力系统的重要组成部分。预测系统现在用于风力发电 (Seemant & Ling, 2021) 和风速 (Tiwari, 2022)。预测电力负荷也有利于电网和电力公司。电力是一种环保且经济高效的能源,在我们的日常生活中不可或缺 (Lin Y. et al., 2017)。电力的重要性最近急剧增加,这也成为研究的一个重要问题 (Nalcaci et al., 2018)。此外,与天然气、焦炭和石油等其他传统电力来源相比,电能更适合环保意识强的社区的需求,也更有效。此外,能源作为一种产品不同于物质商品,因为它不能大量储存,必须尽快生产。此外,由于电力行业的自由化,包括能源过剩和短缺,能源销售量变得复杂,这可能导致预测错误和严重的资金损失。此外,随着世界人口的增长和生活条件的改善,世界能源消耗预计将猛增。此外,工业正在扩张,电器产品的使用也在增加,包括微电网、电动汽车等技术的进步,以及可再生能源的生产。所有这些问题都与电网综合体的管理有关(Khamaira 等人,2018 年)。因此,在选择发电时,预测能源需求至关重要。预测需求的最大问题是选择合适的方法。随着电力使用量每年以 4% 到 7% 的速度增长,多种因素已成为发电生产的主导因素。长期以来,预测能源需求一直因管理客户需求、新活动和维护电力系统而受到批评。以能源形式使用电力被称为电网。电力成本、消耗和对化石燃料的依赖都在稳步上升。
风能和太阳能资源开发的最大障碍之一是其可用性的不确定性,通常称为间歇性。通过将来自不同地点的风能和太阳能资源结合起来,可以大大减少这些影响。在本文中,我们提出了未来可再生能源容量增加的数值优化,旨在最大限度地减少剩余功率的分散,剩余功率是减去可再生能源贡献后的剩余电力负荷。结果表明,通过在与电力负荷最正相关的站点增加容量,风能和太阳能的渗透率可能会在保持剩余功率分散不变的情况下再增加 10% 的能源份额。为了进一步增加,风能和太阳能设施的优化分布可以补偿可再生能源之间的差异。在这种情况下,与太阳周期负相关的风力发电站起着重要作用。
模型来规划城市的电力调度方式,估计城市电力负荷的未来趋势,并确定将电力损耗降至最低并维持稳定供需平衡的发电量(Mahajan 等人,2022 年)。准确的城市智能电力负荷预测对于城市电网保持稳定和财务可持续性至关重要。由于企业在周日停止运营,城市电力负荷数据中的电力负荷规模在周日通常比工作日小。这导致电力负荷预测中的数据不一致。现有的多模型系统(Huseien 和 Shah,2022 年)根据各种负荷分布划分电力负荷数据集,然后为每个子集创建预测模型并提供不同的预测。然而,开发包含许多模型的模型会增加总成本,并将电力分布的共享特性分割到各种负荷分布变化中(Xie 等人,2024 年)。
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第 3 章 – 可再生能源系统的电力负荷分析与设计...................................................................................................................... 21
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(i) 不迟于 2023 年 6 月 1 日,伊利诺伊州电力局应出具一份报告,评估如何利用市政当局、乡镇和县的电力负荷汇总来帮助实现本法案中概述的可再生能源目标。该报告应至少包含对其他州利用负荷汇总实现可再生能源目标的评估、利用负荷汇总实现可再生能源目标的任何已知或预期障碍,以及对州法律可能进行的变更的建议,这些变更是电力负荷汇总成为新可再生能源项目开发的驱动力所必需的。该报告应在该机构的网站上公布,并提交给州长和州议会。为了协助制定本报告,该机构可以聘请其专家咨询公司来制定其采购计划,如第 1-75 节第 (a) 款第 (1) 段所述。
一种负荷建模方法,利用自下而上的建筑、交通和工业建模来实现:• 除了年度能源使用量之外,还对电力负荷形状的未来预测和假设情景• 了解需求侧和供应侧资源之间的相互作用。