检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:俞胜 黄福兴 冯艳丽 叶天地 袁培森[2] YU Sheng;HUANG Fuxing;FENG Yanli;YE Tiandi;YUAN Peisen(NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute),Nanjing211106,China;College of Artificial Intelligence,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210095,China;School of Data Science&Engineering,East China Normal University,Shanghai200062,China)
机构地区:[1]南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏南京211106 [2]南京农业大学人工智能学院,江苏南京210095 [3]华东师范大学数据科学与工程学院,上海200062
出 处:《智慧电力》2023年第5期44-50,共7页Smart Power
基 金:国家自然科学基金资助项目(61877018);上海市大数据管理系统工程研究中心开放基金(HYSY21022)。
摘 要:针对新型电力系统高级量测体系(AMI)系统中电力负荷异常值与空值的修补问题,提出一种基于Neural Prophet模型的电力负荷预测方法,用预测值修补AMI系统中出现的负荷异常值与空值。通过Neural Prophet模型的趋势模块、季节性模块、自回归模块3个模块组合进行电力负荷精准预测,可解决AMI系统的负荷数据修补问题。在电力负荷数据集上进行实验,结果表明所提方法与负荷预测经典算法相比具有较优的准确性且具有参数可解释的优势。所提方法可对AMI系统中有问题的电力负荷异常数据进行有效修改,对缺失的电力负荷数据进行填补。Aiming at the problem of repairing abnormal value and null value of power load in Advanced Measuring system(AMI)of new power system,Neural Prophet-based electrical load forecasting method is proposed to use the predicted values to repair abnormal and null load values in AMI systems.The combination of Neural Prophet’s trend module,seasonality module and autoregressive module for accurate power load forecasting can solve the load data repair problem in AMI systems.Experiments are conducted on the electricity load dataset,and the experimental results show that the proposed method has better accuracy and more stable prediction level compared with the classical algorithm,and has the advantage of interpretable parameters.The proposed method can effectively modify the abnormal power load data in AMI system or fill in the missing load value.
关 键 词:新型电力系统 AMI系统 数据修补 NeuralProphet 电力负荷预测 电力负荷修补
分 类 号:TM934[电气工程—电力电子与电力传动]
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