智能用電大數(shù)據(jù)環(huán)境下的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf

1、負(fù)荷預(yù)測(cè)一直以來(lái)都是電力系統(tǒng)的一項(xiàng)重要工作，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以經(jīng)濟(jì)合理地安排電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)組啟停，對(duì)于保持電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、保持社會(huì)的正常生產(chǎn)秩序、有效降低發(fā)電成本有著重要作用。隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，高級(jí)量測(cè)體系和各種監(jiān)控系統(tǒng)大規(guī)模的部署。智能電表是高級(jí)量測(cè)體系的重要組成部分，能夠獲得用戶一定時(shí)間間隔內(nèi)精確的用電負(fù)荷。智能電表產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度快、體量大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)沒(méi)有進(jìn)行深入分析，造成了數(shù)據(jù)的浪費(fèi)。因此充分挖掘用電數(shù)據(jù)的價(jià)值，研究智能

2、用電大數(shù)據(jù)環(huán)境下的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)具有重要意義。
　　針對(duì)智能電表能獲取用戶級(jí)詳細(xì)用電數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，本文從少量用戶數(shù)據(jù)入手，首先通過(guò)負(fù)荷聚類，分析了用戶用電行為之間的相似性;在此基礎(chǔ)上提出了基于OS-ELM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提模型能夠提升負(fù)荷預(yù)測(cè)精度且進(jìn)一步展示了聚類結(jié)果與預(yù)測(cè)精度之間的關(guān)系;之后為適應(yīng)智能用電大數(shù)據(jù)環(huán)境，進(jìn)一步提出了基于Spark的并行OS-ELM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了模型能在保證預(yù)

3、測(cè)精度的前提下具有較高的效率。本文具體工作如下:
　　1.研究了用于負(fù)荷聚類的日期類型因素。針對(duì)不同的日期類型（普通工作日、節(jié)假日前一天、節(jié)假日）分別計(jì)算用戶的典型日負(fù)荷，把三種典型日負(fù)荷曲線拼接起來(lái)作為用戶的典型負(fù)荷曲線;然后對(duì)用戶典型負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類操作，挖掘用戶用電行為之間的相似性。
　　2.針對(duì)少量用戶數(shù)據(jù)，提出了基于OS-ELM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。在負(fù)荷聚類基礎(chǔ)上，對(duì)不同的用戶類分別采用該負(fù)荷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)并