智能电网中居民用户聚类与短期负荷预测研究

发布时间：2024-06-15 00:02

　　随着社会各领域对电能需求的不断提高、智能电网技术的快速发展以及国家对可再生资源政策的全面实施,电力系统面临着向更智能、更灵活、更具互动性的转变。在电力系统转变的过程中参与信息交互的用户逐渐增多,但由于能源用户类型各不相同,导致电力负荷呈现波动性和时序性的特点,这对电网的稳定运行带来一定影响。能否准确地预测某区域短期电力负荷,在电网规划和运行过程中发挥着重要作用。本文给出了一种基于聚类的LSTM短期负荷预测方法,研究工作包括以下几个方面:1.针对K-Means算法中确定最佳簇集数k和选择初始聚类中心的问题,给出了一种改进的K-Means算法。该算法利用PCA算法将样本集特征空间降维至可视化的三维空间,确定K-Means聚类算法的最佳簇集数k。通过定义密度距离权重,在数据集中根据权重大小依次选取较大的k个权重对应的样本点作为初始聚类中心。最终以智能电网中各户居民多维用电特征集为基础,利用改进后的K-means算法确定居民类别数,完成居民用户聚类分析。仿真结果表明改进的算法能准确地选取小区居民类别数,且具有更高的聚类准确率和更强的抗噪声干扰性能。2.以居民用户聚类分析结果为基础,给出了一种L...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.8用电特征集降维效果图

34(e)20%(f)25%图3.8用电特征集降维效果图为了验证本文给出的改进K-Means算法的有效性及合理性，采用不同算法分别在噪声比例为0%、5%、10%、15%、20%、25%的数据集中进行聚类分析。不同噪声比例下参数SC和PCC的计算结果如表3....

图5.7用户管理界面

本系统在系统管理模块中的用户管理界面加入了用户统计按钮，以实现用户聚类可视化的功能。在站点设备运行管理模块中的运行情况界面中加入了负荷预测按钮实现小区短期负荷预测可视化功能。可视化结果中的柱状图和折线图都是通过JAVA平台上的开放图表绘制类库JFreeChart绘制的。如图....

图5.8用户聚类结果可视化效果图

图5.8用户聚类结果可视化效果图如图5.9所示，站点设备运行管理模块中运行情况界面可以查看各站点系统所在位置以及运行情况，也可以对站点基本信息进行编辑。若站点有意外情况，也可以添加故障信息，通过备注功能进行备注。

图5.1004月14日电力负荷预测可视化效果图

重庆邮电大学硕士学位论文日的负荷预测界面如图5.11所示。这两个界面展示了在不同日期的情况下，小区短期负荷预测值和实际值的对比折线图。通过负荷预测折线图，电力调度管理员可以根据电力负荷预测值，调整电力调度方案，避免智能电网中出现存储电量无处使用，电力能源缺乏区域电压不稳定的现....

本文编号：3994620