Distributed rooftop photovoltaic(PV)is spread geographically and affected by geographic shading and weather factors.It causes differences in distributed PV power output characteristics,making it challenging to predict distributed rooftop PV power at the substation level accurately.This paper proposes a day-ahead power prediction method of distributed rooftop PV based on a double attention mechanism-transformer model.Firstly,the similarity between the output characteristics of distributed PV users is determined using the dynamic time warping method and classified using the agglomerative hierarchical clustering approach.Secondly,the self-attention mechanism is used to learn the temporal correlation characteristics between each time step,and the channel convolution attention mechanism learns the correlation between multiple feature variables,and a day-ahead power prediction model is constructed.Finally,the day-ahead prediction results of each class are summed up to achieve the day-ahead power prediction at the substation level.The example results show that the proposed method in this paper significantly improves the prediction accuracy compared with Transformer,long short-term memory neural network,and time series convolution network under various weather conditions.

精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义.因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型.该模型充分考虑电价的高波动性特点,采用Ashin变换,减小了输入数据波动性对预测模型的影响;选取SVM、LightGBM、EWNN、SARIMAX 4种较为成熟的单一电价预测模型作为初级学习器,进而保证了基于Blending集成学习模型的预测精度.选用美国PJM电力市场实际运行数据对上述构建的电价预测模型进行验证,通过对预测结果的对比分析,表明构建的基于Blending集成学习机制的电价综合预测模型集成了多种传统预测模型的优点,具有较好的准确性与稳定性.

提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要.提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的短期负荷预测模型.利用VMD算法将负荷序列分解成不同的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),每个IMF结合LSTM进行预测,将各部分预测结果叠加得到VMD-LSTM模型的预测结果.分析实验结果,相比单一LSTM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)组合LSTM预测方法,该方法能有效的提升负荷预测的准确性.

高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况.文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练.最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度.

随着光伏电源并网规模的不断扩大,光伏电源出力的波动性使得负荷预测难度加大,气象因素又对电力系统负荷有显著的影响.考虑剥离光伏电源对电网负荷预测的影响后,研究实时气象因素对电力系统净负荷的影响,然后将净负荷分解为基础负荷和气象敏感负荷,采用灰色模型GM(1,1)和最小二乘支持向量机算法分别对二者进行预测.之后采用主导气象因素辨识方法分析影响净负荷的主要气象因素,合理选取预测模型的输入向量,实现了考虑光伏影响与气象敏感负荷分解的LSSVM负荷预测.实验证明所提出的模型能够明显提高负荷预测的准确度.

为研究分布式光伏并网对网供负荷的影响,首先分析了光伏本身出力特性,其次分析了分布式光伏对网供最大负荷、最大负荷出现时刻、网供峰谷差的影响以及不同天气情况下对网供负荷的影响等,并通过对大量数据的规律性挖掘,最后给出了分布式光伏对网供负荷的影响规律,为分布式光伏影响下的网供负荷特性变化研究奠定了理论基础.