《2024年风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》范文 .pdfVIP

《风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》篇一

一、引言

随着社会对清洁能源需求的不断增长，风光发电（风力发电

和光伏发电）作为可再生能源的重要组成部分，在电力供应中占

据了越来越重要的地位。然而，风光发电的间歇性和波动性给电

力系统的稳定运行带来了挑战。因此，对风光发电功率及用电负

荷进行联合预测，对于保障电力系统的稳定运行和优化资源配置

具有重要意义。本文旨在研究风光发电功率与用电负荷的联合预

测方法，为电力系统的调度和规划提供科学依据。

二、风光发电功率预测技术现状

目前，风光发电功率预测技术主要分为物理方法和统计学习

方法两大类。物理方法主要基于气象数据和物理模型进行预测，

而统计学习方法则通过分析历史数据，建立数据模型进行预测。

随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习等方法在风光发

电功率预测中得到了广泛应用，并取得了较好的预测效果。

三、用电负荷预测技术概述

用电负荷预测是电力系统调度和规划的重要依据。传统的用

电负荷预测方法主要基于时间序列分析和回归分析等统计方法。

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习和深度学

习等方法在用电负荷预测中也得到了广泛应用。这些方法能够更

好地处理大规模数据和复杂非线性关系，提高了预测精度。

四、风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究

针对风光发电功率与用电负荷的联合预测，本文提出了一种

基于深度学习的联合预测模型。该模型以历史风光发电功率数据、

气象数据和用电负荷数据为输入，通过深度学习网络进行特征提

取和模型训练，实现对未来一段时间内风光发电功率和用电负荷

的联合预测。

具体而言，我们采用了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神

经网络（CNN）的组合模型。LSTM网络能够捕捉时间序列数据

中的长期依赖关系，而CNN网络则能够提取空间数据的局部特

征。通过将这两种网络进行融合，我们可以更好地处理具有时空

特性的风光发电和用电负荷数据。

在模型训练过程中，我们采用了大量的历史数据进行训练和

优化，以获得最佳的预测效果。同时，我们还考虑了不同季节、

天气和日期类型对风光发电功率和用电负荷的影响，通过引入相

应的特征变量，提高了模型的适应性和预测精度。

五、实验与分析

我们采用实际的风光发电功率数据和用电负荷数据对所提出

的联合预测模型进行了实验验证。实验结果表明，该模型能够有

效地对风光发电功率和用电负荷进行联合预测，并具有较高的预

测精度。与传统的预测方法相比，该模型能够更好地处理非线性

关系和复杂的数据特征，提高了电力系统的稳定性和可靠性。

六、结论与展望

本文研究了风光发电功率与用电负荷的联合预测方法，提出

了一种基于深度学习的联合预测模型。该模型能够有效地对风光

发电功率和用电负荷进行联合预测，并具有较高的预测精度。未

来，我们将进一步优化模型结构和方法，提高预测精度和稳定性，

为电力系统的调度和规划提供更加科学、可靠的依据。同时，我

们还将探索将更多的可再生能源纳入联合预测模型中，以实现更

加全面、高效的能源管理和利用。