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  • 頭條四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路
    2021-01-19 作者:張帥 楊晶顯 等  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語本文探討了從時序數據特性分析及建模的角度補全與恢復電力負荷數據的方法。運用馬爾科夫鏈與序貫蒙特卡洛模擬聯合方法抽取負荷統計特性;基于電力負荷波動的年、月、周、日的多尺度時序特征,建立電力負荷時序模型。引入B-spline 基函數展開法解決負荷模型的非參、變系數問題,給出模型中關鍵參數的估計方法。所提方法為多尺度電力負荷數據恢復與補全提供了新的思路。

    團隊介紹

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    張帥,四川大學,博士研究生,研究方向為可再生能源互補發電規劃、運行調度及電力市場,包括可再生能源與負荷多尺度時空不確定性,互補模式,資源調度與控制及電網接入等研究。參與國家重點研發計劃。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    劉繼春,教授,博士生導師,從事電力系統分析及其經濟運行、電力市場、新能源與儲能、配電網、能源互聯網等專業領域的教學與研究工作。

    2008年至2009年在美國從事智能配網方向的博士后研究工作。IEEE高級會員,IEEE SBLC工作組成員,四川電力現貨市場研究課題組成員,四川省售電公司信用評價專家,國內外專業權威期刊優秀審稿專家。發表國內外論文100余篇,其中SCI、EI檢索論文50余篇。

    承擔包括國家自然科學基金、國家重點研發計劃在內的縱向項目和企業橫向項目30余項,多次獲得四川省科技進步獎和國家發明專利授權。主編/參編國家級教材和電力行業精品教材多部,出版專著一本。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    劉俊勇教授,團隊學術帶頭人,博士,二級教授,博士生導師,國務院政府津貼獲得者,英國Brunel大學榮譽博士,中國電力教育院校長聯席會主席(第三、四屆),中國電機工程學會理事,四川省電機工程學會副理事長,四川省電工技術學會副理事長,IBM特聘專家,多本SCI/EI學術期刊編委。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    由四川大學劉俊勇教授帶領的智能電網優化運行與電力市場運營研究團隊主要從事主動配電網、電動汽車充換電網絡規劃與交互、電力系統數據科學與信息物理系統、電力系統安全穩定、清潔能源及儲能技術、電力市場等領域教學科研工作。

    出版合/譯著8本,發表論文500余篇,240余篇SCI、EI檢索,承擔國家級、省部級和橫向科研項目共160余項,累計項目經費1.3億元,多次榮獲部省級獎勵,包括2019年四川省科技進步獎自然科學類一等獎“多約束條件下的電網安全分析與運行優化理論”、2019年度中國電力科學技術進步一等獎“多源協同的主動配電網運行可靠性提升關鍵技術、設備及工程應用”等。

    團隊現有教授3名、副教授6名、講師1名,博碩士研究生100余名。

    導語

    本文探討了從時序數據特性分析及建模的角度補全與恢復電力負荷數據的方法。運用馬爾科夫鏈與序貫蒙特卡洛模擬聯合方法抽取負荷統計特性;基于電力負荷波動的年、月、周、日的多尺度時序特征,建立電力負荷時序模型。引入B-spline 基函數展開法解決負荷模型的非參、變系數問題,給出模型中關鍵參數的估計方法。所提方法為多尺度電力負荷數據恢復與補全提供了新的思路。

    項目研究背景

    電力負荷數據對電力系統的規劃運行、態勢預判等具有重要影響。電力負荷數據管理涉及多個環節,各種不確定性因素難以避免,確保電力數據的完備性存在很大困難。探討用于電力負荷數據的恢復方法是必要且緊迫的。

    數據處理技術的引入,可不直接考慮電力負荷關聯因素,根據已有數據挖掘電力負荷的時序特性,并構建模型及估計參數,為電力負荷數據高質量恢復與補全提供了新的思路。

    論文方法及創新點

    本文基于馬爾科夫解析思想及序貫蒙特卡洛方法,首先對電力負荷統計特性進行抽取。統計電力負荷狀態數據,列出負荷狀態轉移矩陣,根據馬爾科夫過程近逼原理列寫狀態方程并求取各狀態發生概率及狀態持續時長;采用序貫蒙特卡洛雙層抽樣方法抽取負荷狀態及其實際持續時長,形成典型負荷的統計特性。

    然后,建立基于多尺度時間特性的負荷模型。將典型日負荷水平看成多時間參數的變系數函數,如下式:

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    結果顯示:情形三中將負荷分成五個時段,并分別采用一次B樣條擬合方案最優。下圖1為三種情形下夏、冬季負荷恢復相對誤差曲線。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

    圖1

    在最優樣條分段與次數方案下的夏、冬季負荷恢復曲線如圖2所示。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

    圖2

    此外,給出了日負荷擴展至周負荷的方法。將周負荷分成工作負荷與周末負荷兩種特性負荷,分別采用特征變量表征其負荷特性,周內日負荷可用下式得到。

    圖3是分別是2017年10月和2018年3月周各天負荷恢復數據。

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

     

    四川大學團隊特稿:多尺度電力負荷數據恢復與補全的新思路

    圖3

    結論

    本文在運用馬爾科夫鏈解析法與序貫蒙特卡洛法抽取負荷數據統計特性,采用數據處理與分析的思想建立電力負荷多尺度時序模型,給出了基于B-spline基函數展開法的模型求解方法,并運用最小化樣本殘差平方策略對負荷模型中的參量及非參量進行估計。

    基于四個電力負荷恢復誤差評價指標,得到最優B-spline分段及樣條次數。基于典型日負荷估計曲線,給出了周負荷的恢復及補全方法。

    引用本文

    張帥, 楊晶顯, 劉繼春, 劉俊勇, 林華珍. 基于多尺度時序建模與估計的電力負荷數據恢復[J]. 電工技術學報, 2020, 35(13): 2736-2746. Zhang Shuai, Yang Jingxian, Liu Jichun, Liu Junyong, Lin Huazhen. Power Load Recovery Based on Multi-Scale Time-Series Modeling and Estimation. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2736-2746.

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