基于机器学习理论的智能电网数据分析及算法研究
发布时间：2021-09-19 06:21
智能电网是面向未来的下一代可持续和环保型电网,它建立在高速双向信息通信网络的基础上,融合了先进的传感测量技术,智能的决策控制技术等相关领域的专业技术,实现电网安全稳定高效的运行。主要特征包括满足客户用能需要,允许各种分布式的新能源发电设备入网,能抵御攻击并且可以故障自愈,启用电力市场实现资源的按需配置等。近年来,随着人工智能和大数据技术的快速发展,研究如何运用这些新技术和新理论来提升智能电网运营和管理的智能化水平也日益受到国内外学术界和工业界的广泛关注,本文基于机器学习理论对智能电网的概率负荷预测、非侵入式负荷监测以及微网能源管理进行了相关研究。主要工作及研究成果如下:（1）提出两种概率负荷预测算法:一种是基于高斯过程分位数回归的系统级负荷概率密度预测算法,统计分析了负荷与气温的关联关系,并据此构建特征向量用于负荷预测建模,高斯过程分位数模型能够处理负荷时间序列中复杂的随机变化,并且可以通过方差估计预测结果的不确定性,很适合非平稳的负荷概率密度建模分析。另一种是基于深度集成学习的用户级概率负荷预测算法,建立了一个灵活可扩展的并行深度学习计算框架,扩展了一种分位数聚合优化策略来精炼预测结...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１三型两网战略目标示意图??
?北京邮电大学工学博士学位论文???为顺应能源革命和数字革命融合发展的趋势，我们国家提出了建设世界一流??的三型两网的战略目标［１］，如图１－１所示，三型即枢纽型、平台型、共享型国家??电网，两网即坚强智能电网与泛在电力物联网，二者相辅相成，融合发展，提供??能源流、业务流和数据流，从而构成开放共享和安全可靠的价值创造平台，推动??能源低碳转型，促进电网提质增效和助力国家治理现代化。在架构层面上，感知??层通过智能电表和边缘计算等实现对源、网、荷、储的数据采集，网络层通过通??信网络和５Ｇ等实现数据的传输，平台层通过人工智能和大数据技术等实现数据??的管理和分析，应用层通过虚拟电厂、电力市场和电动汽车等实现数据的服务。??在技术层面上，充分应用新一代信息通信技术和智能技术，全面实现状态感知和??源网荷储多元协调的调度控制。可以看出，智能电网是目标的重要组成部分，战??略规划的基础核心仍然是围绕着智能电网的深入建设而开展的。??截至目前，传统化石能源如石油、煤炭和天然气产生超过６０％的碳排放量，??世界各国都在推动能源低碳转型以应对全球气候变暖和能源枯竭危机。电力系统??是温室气体的主要排放系统之一，约占四分之一［２］。因此，推进智能电网建设的??任务迫在眉睫，其主要手段包括促进清洁能源消纳和提升能源综合利用效率。相??比于化石能源，可再生能源如风能、太阳能等都是环境友好型的替代能源，提升??可再生能能源的消纳水平可以从源头上大幅减少碳排放量。另外一种手段就是构??建以电能为核心的综合源服务体系，借助电动汽车、储能设备等能源技术手段提??升配电网的灵活度，推动客户智慧互动，从而提高能效和降低碳排放量。??能量流
大小和方向的监控能力；增强对分布式能源如位置和模式的监控，??从而分析其时变规律；增强电网的实时故障自愈能力。智能电网的建设是一个复??杂迭代、灵活多变的过程，会面临各种各样的挑战。随着未来城市化进程的推进，??全球电能需求量也日益增加，发电量和耗电量要在不同的时空层次上保持动态平??衡。因此，未来的智能电网需要具备学习、监测、预测并依据实时的发电量和耗?．??电量进行调度决策等各项能力。??｜??Ｔ?１??Ｔ?Ｉ?Ｉ??ｉｔｉ?？??ｉ?？?＊?ｉ??图１－３智能电网数据分析分类示意图??目前，基于智能电网数据分析的研宄项目也得到了世界范围内的国家和企业??资助。美国国家科学基金会（ＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅ?Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，ＮＳＦ）为基于智能电网??大数据和机器学习的跨学科分析研宄［３］，电网级联故障的不确定性量化分析［４］，??智能化决策［５］等研宂项目提供标准资助。欧洲统计系统（Ｅｕｒｏｐｅａｎ?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ??Ｓｙｓｔｅｍ，ＥＳＳ）发起了由２８个合作组织参与的Ｅｓｓｎｅｔ?Ｂｉｇ?Ｄａｔａ项目用于探索包含??智能电表数据在内的大数据分析及应用技术研宄，该项目包含基于智能电表数据??的消费模式辨识，长期收益和成本的经济性评估等［６］。由苏黎世联邦理工大学??（ＥＴＨ?Ｚｕｒｉｃｈ?），德国班贝克大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?ｏｆ?Ｂａｍｂｅｒｇ）和圣加仑大学??（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?ｏｆ?Ｓｔ．?Ｇａｌｌｅｎ）等机构联合组建的比特能源实验室（Ｂｉｔｓ?ｔｏ?Ｅｎｅｒｇｙ?Ｌａｂ）??发起了基于智能电表数据分析的项目用于研宄用户分类（ｃｕｓｔｏｍｅｒ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔ
【参考文献】：
期刊论文
[1]国内微电网项目建设及发展趋势研究[J]. 张丹,王杰. 电网技术. 2016(02)
本文编号：3401191
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：138 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１三型两网战略目标示意图??
?北京邮电大学工学博士学位论文???为顺应能源革命和数字革命融合发展的趋势，我们国家提出了建设世界一流??的三型两网的战略目标［１］，如图１－１所示，三型即枢纽型、平台型、共享型国家??电网，两网即坚强智能电网与泛在电力物联网，二者相辅相成，融合发展，提供??能源流、业务流和数据流，从而构成开放共享和安全可靠的价值创造平台，推动??能源低碳转型，促进电网提质增效和助力国家治理现代化。在架构层面上，感知??层通过智能电表和边缘计算等实现对源、网、荷、储的数据采集，网络层通过通??信网络和５Ｇ等实现数据的传输，平台层通过人工智能和大数据技术等实现数据??的管理和分析，应用层通过虚拟电厂、电力市场和电动汽车等实现数据的服务。??在技术层面上，充分应用新一代信息通信技术和智能技术，全面实现状态感知和??源网荷储多元协调的调度控制。可以看出，智能电网是目标的重要组成部分，战??略规划的基础核心仍然是围绕着智能电网的深入建设而开展的。??截至目前，传统化石能源如石油、煤炭和天然气产生超过６０％的碳排放量，??世界各国都在推动能源低碳转型以应对全球气候变暖和能源枯竭危机。电力系统??是温室气体的主要排放系统之一，约占四分之一［２］。因此，推进智能电网建设的??任务迫在眉睫，其主要手段包括促进清洁能源消纳和提升能源综合利用效率。相??比于化石能源，可再生能源如风能、太阳能等都是环境友好型的替代能源，提升??可再生能能源的消纳水平可以从源头上大幅减少碳排放量。另外一种手段就是构??建以电能为核心的综合源服务体系，借助电动汽车、储能设备等能源技术手段提??升配电网的灵活度，推动客户智慧互动，从而提高能效和降低碳排放量。??能量流
大小和方向的监控能力；增强对分布式能源如位置和模式的监控，??从而分析其时变规律；增强电网的实时故障自愈能力。智能电网的建设是一个复??杂迭代、灵活多变的过程，会面临各种各样的挑战。随着未来城市化进程的推进，??全球电能需求量也日益增加，发电量和耗电量要在不同的时空层次上保持动态平??衡。因此，未来的智能电网需要具备学习、监测、预测并依据实时的发电量和耗?．??电量进行调度决策等各项能力。??｜??Ｔ?１??Ｔ?Ｉ?Ｉ??ｉｔｉ?？??ｉ?？?＊?ｉ??图１－３智能电网数据分析分类示意图??目前，基于智能电网数据分析的研宄项目也得到了世界范围内的国家和企业??资助。美国国家科学基金会（ＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅ?Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，ＮＳＦ）为基于智能电网??大数据和机器学习的跨学科分析研宄［３］，电网级联故障的不确定性量化分析［４］，??智能化决策［５］等研宂项目提供标准资助。欧洲统计系统（Ｅｕｒｏｐｅａｎ?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ??Ｓｙｓｔｅｍ，ＥＳＳ）发起了由２８个合作组织参与的Ｅｓｓｎｅｔ?Ｂｉｇ?Ｄａｔａ项目用于探索包含??智能电表数据在内的大数据分析及应用技术研宄，该项目包含基于智能电表数据??的消费模式辨识，长期收益和成本的经济性评估等［６］。由苏黎世联邦理工大学??（ＥＴＨ?Ｚｕｒｉｃｈ?），德国班贝克大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?ｏｆ?Ｂａｍｂｅｒｇ）和圣加仑大学??（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?ｏｆ?Ｓｔ．?Ｇａｌｌｅｎ）等机构联合组建的比特能源实验室（Ｂｉｔｓ?ｔｏ?Ｅｎｅｒｇｙ?Ｌａｂ）??发起了基于智能电表数据分析的项目用于研宄用户分类（ｃｕｓｔｏｍｅｒ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔ
【参考文献】：
期刊论文
[1]国内微电网项目建设及发展趋势研究[J]. 张丹,王杰. 电网技术. 2016(02)
本文编号：3401191
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