基于经验模态分解与偏差校正的配电网短期负荷水平分析方法.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号:10 0 7-7 57 X(2023)10-0168-04开发应用基于经验模态分解与偏差校正的配电网短期负荷水平分析方法微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期肖明伟,林其友,杨乐新,汪涵,尹成(国网安徽电力有限公司芜湖供电公司,安徽,芜湖2 410 2 7)摘要:受到温度情况、休息日、甚至突发事件等不确定因素的影响,配电网短期负荷分析准确性不高,与实际情况存在较大的偏差。针对上述问题,提出一种基于经验模态分解与偏差校正的配电网短期负荷水平分析方法。对配电网负荷数据进行预处理,包括缺失数据
2、弥补、异常值处理以及归一化;利用经验模态分解,将预处理好的配电网负荷时间序列分解为若干独立IFM分量,以这些独立IFM分量为输入,利用深度置信网络分析配电网短期负荷值。引入模糊控制方法,将温度变化及休息日这两种常见的不确定因素考虑在内,优化深度置信网络计算得出的基本短期负荷分析结果,实现偏差校正。试验结果表明:所研究方法应用下,配电网短期负荷水平分析结果与实际结果之间的偏差均有所降低,尤其周六日,达到了研究目标,说明配电网短期负荷水平分析精度有所提高。关键词:经验模态分解;偏差校正;配电网短期负荷;深度置信网络;水平分析方法中图分类号:TM715文献标志码:AShort Term Load L
3、evel Analysis Method of Distribution NetworkBased on Empirical Mode Decomposition and Deviation CorrectionXIAO Mingwei,LIN Qiyou,YANG Lexin,WANG Han,YIN Cheng(Wuhu Power Supply Company,State Grid Anhui Electric Power Co.,Ltd.,Wuhu 241027,China)Abstract:Because of uncertain factors such as temperatur
4、e,weekends and even emergencies,the accuracy of distribution net-work short-term load analysis is not ideal,and there is a large deviation from the actual situation.Aiming at the problem,adistribution network short-term load level analysis method based on empirical mode decomposition and deviation c
5、orrection isproposed.We preprocess the load data of distribution network,including missing data compensation,abnormal value process-ing and normalization.Then,using empirical mode decomposition,the preprocessed distribution network load time series is de-composed into several independent IFM compone
6、nts.Taking these independent IFM components as inputs,the short-term loadvalue of distribution network is analyzed by deep confidence network.The fuzzy control method is introduced to take the twocommon uncertain factors of temperature change and weekends into account,optimize the basic short-term l
7、oad analysis resultscalculated by the depth confidence network,and realize the deviation correction.The results show that under the application ofthe research method,the deviation between the distribution network short-term load level analysis results and the actual resultsis reduced,especially on S
8、aturday and Sunday,the research goal is achieved,which indicates that the accuracy of distributionnetwork short-term load level analysis is improved.Key words:empirical mode decomposition;deviation correction;short term load of distribution network;deep confidence net-work;horizontal analysis method
9、前者来说,后者可参考的数据就是有限的,使得短期负荷的0引言波动性更大,导致短期负荷分析误差较大。为平衡供电需求,电力合理分配电力,实现电力经济调针对上述问题,提高短期负荷水平分析精度是当前电力度是十分必要的!。配电网短期负荷水平分析主要分为两公式呕待解决的问题之一。关于这一问题,很多专家和学者种,一种是长期负荷分析,一种是短期负荷分析2。相对于都提出了不同的解决方法。例如,任勇等3在其研究中基于作者简介:肖明伟(198 5一),男,硕士,高级工程师,研究方向为电网规划、工程管理;林其友(197 6 一),男,硕士,高级工程师,研究方向为电网建设、工程管理;杨乐新(198 7 一),男,硕士,高
10、级工程师,研究方向为配电网规划、配网工程设计;汪涵(1991一),男,硕士,工程师,研究方向为项目评审、工程管理;尹成(198 9一),男,本科,工程师研究方向为电网规划、工程管理。.168.Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023聚类-回归构建了一种分析模型,利用深度神经网络实现电力短期负荷分析。闫重熙等4在其研究中首先利用蒙特卡洛准则对天牛须搜索算法进行了改进,弥补了一般天牛须搜索算法的存在的缺陷,实现更为准确的短期负荷水平分析。刘晓悦等5为弥补短期电力数据的不足,利用改进灰色关联分析方法构建相似日集,利用改进后的BP神经网络进行短期负荷分析
11、。在以往研究的基础上,提出一种基于经验模态分解与偏差校正的配电网短期负荷水平分析方法,以期为制定合理的配电规划提供可靠的负荷数据,提高配电网运行经济性。1基于EMD的配电网短期负荷水平分析研究1.1配电网负荷数据前期处理在配电网短期负荷水平分析前,对配电网负荷数据提前进行一些处理是十分必要的,包括缺失数据弥补、异常值处理以及归一化。下面对这3个方面进行具体分析。1)缺失数据弥补缺失数据弥补是指将配电网负荷数据中缺失部分填补上,以保证其完整性。在配电网负荷数据采集过程中,经常发生数据丢失的问题,而数据一旦丢失,数据的特征就会打破,影响预测的准确性。缺失数据弥补公式如:4=4-+式中,代表t时刻中
12、间缺失部分的配电网负荷数据值,-1、+1代表t时刻的前一时刻、后一时刻的配电网负荷数据值,t代表t一1时刻和t十1时刻二者间的时间差。2)异常值处理在采集到的配电网负荷时间序列数据除了存在缺失问题外,还存在一种异常值,也就是与其他数值完全不同的离散值。这类数值虽然保证了数据的完整性,但是其存在反而会给整体序列数据造成干扰。为此,需要对这部分数据进行处理。具体过程包括两个部分(1)异常值判断。判断公式如:(1 y+1-Y-1-1)mx式中,Y代表待检测的配电网负荷数值,Y-1,Yi+1代表Y前后t一1时刻和t十1时刻的邻近值,入代表设置的负荷数据变化阈值。当(|Yi+1-Y-Yi-)m a x
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