數據驅動下的配電網負荷預測

定　價：￥98.00

作　者：	國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院著
出版社：	中國電力出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787519873967	出版時間：	2023-03-01	包裝：	平裝
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內容簡介

　　主要內容如下：1.空間負荷預測與數據驅動方法發(fā)展概述，闡述國內外在空間負荷預測及對應的聚類算法、神經網絡算法等的主要嘗試。 2.數據驅動的自下而上空間負荷預測方法，從空間負荷預測關鍵難題出發(fā)，系統(tǒng)闡述了負荷密度和負荷曲線的制定方法，并以實例演示。 3.配電網新元素對負荷預測結果的影響分析，提出溫控負荷、電動汽車、光伏和儲能對負荷預測結果的影響。 4.配電網近期負荷預測方法，在空間負荷預測的基礎上，提出Logistic、灰色理論等近期負荷預測模型，為讀者提供完善的負荷預測方法體系。 5.面向綜合能源系統(tǒng)的多能流負荷預測研究，適應能源互聯網發(fā)展需求，提出冷、熱、電、氣等多種負荷綜合預測方法。

作者簡介

　　國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院（簡稱國網浙江經研院）是國網浙江省電力有限公司下屬的專業(yè)研究機構，在電網規(guī)劃、能源經濟、戰(zhàn)略研究、政策分析、投資評價、項目評審等方面為國網浙江電力提供全方位的技術支撐與服務。自成立以來，各項業(yè)務不斷推進，為浙江電力應對電網發(fā)展轉型、電力體制改革、公司經營轉型等積極出謀劃策，在國網公司系統(tǒng)、能源行業(yè)內外的影響力不斷擴大。

圖書目錄

前言
1 空間負荷預測與數據驅動方法發(fā)展綜述
1．1 由模型驅動到數據驅動
1．1．1 模型驅動的局限性
1．1．2 數據驅動應運而生
1．2 空間負荷預測發(fā)展綜述
1．2．1 空間負荷預測發(fā)展歷程
1．2．2 空間負荷預測方法綜述
1．2．3 空間負荷預測發(fā)展現狀
1．3 聚類算法發(fā)展綜述
1．3．1 聚類算法發(fā)展現狀
1．3．2 聚類有效性評價研究現狀
1．4 神經網絡發(fā)展綜述
1．4．1 神經網絡發(fā)展現狀
1．4．2 神經網絡方法綜述
2 數據驅動的自下而上空間負荷預測方法
2．1 傳統(tǒng)空間負荷預測方法
2．1．1 空間負荷預測的網格化體系概述
2．1．2 傳統(tǒng)空間負荷預測步驟
2．1．3 當前空間負荷預測存在的問題
2．2 負荷密度的確定
2．2．1 地塊多維度負荷密度指標體系
2．2．2 空間負荷密度的非參數核密度估計
2．2．3 基于堆疊自編碼器的地塊特征模型
2．2．4 負荷密度算例演示
2．3 負荷曲線的聚類獲取
2．3．1 各類典型日負荷曲線提取
2．3．2 負荷數據的自適應聚類提取
2．3．3 基于典型日負荷曲線的負荷分類校驗及精選
2．3．4 負荷曲線聚類算例演示
2．4 自下而上疊加的空間負荷預測算例演示
2．4．1 當地空間負荷預測結果
2．4．2 自下而上負荷疊加結果
2．5 小結
3 配電網新元素對負荷預測結果的影響分析
3．1 溫控負荷對負荷預測結果的影響分析
3．1．1 用戶滿意度評估模型
3．1．2 用戶體驗影響下的溫控負荷潛力評估
3．1．3 考慮溫控負荷潛力的負荷預測算例分析
3．2 電動汽車對負荷預測結果的影響分析
3．2．1 各類型車輛充電需求預測模型
3．2．2 區(qū)域影響因素分析
3．2．3 考慮充電負荷影響的負荷預測算例分析
3．3 光伏對負荷預測結果的影響分析
3．3．1 光伏運行模型建立
3．3．2 基于綜合指標的k值自適應聚類方法
3．3．3 考慮光伏典型出力的負荷預測算例分析
3．4 儲能設備對負荷預測結果的影響分析
3．4．1 儲能運行模型建立
3．4．2 儲能對配電網的主要影響分析
3．4．3 考慮儲能運行的負荷預測算例分析
3．5 小結
……
4 配電網近期負荷預測方法
5 面向綜合能源系統(tǒng)的多能流負荷預測研究
參考文獻