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潘翀, 郝文斌, 谢波, 等. 基于特征分解的虚拟电厂运行负荷预测方法研究[J]. 四川电力技术, 2025,48(2):1-7.
潘翀, 郝文斌, 谢波, et al. 基于特征分解的虚拟电厂运行负荷预测方法研究[J]. 2025, 48(2): 1-7.
潘翀, 郝文斌, 谢波, 等. 基于特征分解的虚拟电厂运行负荷预测方法研究[J]. 四川电力技术, 2025,48(2):1-7. DOI: 10.16527/j.issn.1003-6954.20250201.
潘翀, 郝文斌, 谢波, et al. 基于特征分解的虚拟电厂运行负荷预测方法研究[J]. 2025, 48(2): 1-7. DOI: 10.16527/j.issn.1003-6954.20250201.
虚拟电厂是将各种分布式能源资源相聚合作为一种高效电厂的能源管理系统,其能够根据电力系统需求进行快速响应,并能降低电力系统运行成本、提高电力系统的整体可靠性和稳定性。然而,由于虚拟电厂的用电负荷具有波动性、随机性、季节性及峰谷差异显著等特征,给虚拟电厂电力供应管理带来了挑战。为解决上述问题,提出了一种基于特征分解的虚拟电厂运行负荷预测方法,这对虚拟电厂的电力的调度和需求响应提供信息支撑。首先,使用局部加权散点平滑法的季节趋势分解方法捕捉虚拟电厂负荷数据的趋势、季节性变化特征,得到历史负荷资源特征数据;然后,结合历史负荷资源数据和外部影响因素构建基于长短期记忆网络负荷预测模型;最后,应用虚拟电厂运行数据进行实验验证。结果表明,所提方法的决定系数R
2
为0.98
能够实现电厂负荷精准预测。
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