能源预测的上扬和展望

说明

本文的始末来自Tao Hong研究生的Energy Forecasting: Past, Present and
Future
一文的翻译和整理。

引入

  • 能源预测包含了电力行业中有关预测的周边的始末,比如长时间负荷预测、长时间负荷预测、局部负荷预测、电价揣摸、需求响应预测还有可再生能源发电预测等。
  • 出于电力存储的限量和社会对于电力的急需造成了多少个能源预测的妙趣横生性质,比如复杂的季节性格局、24/7的电网数据搜集、对准确度的需求等。
  • 高等的能源预测看重于严刻的测试数据集,对于商业需求的了然,从总计学、电子工程、气象科学等课程的学习和研讨。

能源预测的来源

爱迪生(爱迪生(Edison))发明电灯的不胜年代,照明作为电力的重点消耗用途,能源预测比较一贯省略。电力集团经过总括电灯泡的设置数量和计划设置的数码来简单得到清晨的电力负荷情况。这种古老的情势仍旧用于现代的电力系总计划之中,针对路灯的负荷预测。
后来趁着用电器不断的增长,负荷预测问题变得更加重要,尤其是局部非凡事件爆发时,例如总统讲演,千家万户通过有线电在同一时间举办收听,导致负荷曲线出现极端情状。
20世纪40年间,人们发现由于空调设备的豁达行使,电力需求面临气候变化影响很大。下图呈现了负荷和气温变化的曲线图和散点图,在冬天,由于供暖的需求,负荷和气温呈负相关;在夏日,由于降温的要求,负荷和气温呈正相关。

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在当时,还没有总括效用的软件,工程措施是透过图形的办法开展人工的前瞻。沿用类似的主意,现代的负荷曲线还是利用相似气温意况和日期类型(工作日依然假期)的野史数据作为参考。

能源预测的全速提高

区域的载重预测

20世纪80年间,总括机应用蓬勃发展,大量研商的拓展针对性区域的长久负荷预测问题,重要关注负荷增长的时间、地方还有总量问题,预测的界定从几年延伸到几十年,该预测广泛应用在传输和配送电网线路的计划上。这里大部分艺术可归咎为三类:趋势分析、模拟仿真、混合方法。
动向分析方法精算找到某个函数来拟合历史的负载增长形式来估摸将来负荷。最常用的大方向分析方法是用多项式回归模型来拟合历史数据,该方法的长处是粗略易用,多用于近年来负荷增长的短程响应;但其对于久远负荷的估价容易现身过拟合的问题。
模仿仿真意欲对负荷转移历程建模,再次出现负荷历史,同时规定时间、空间和将来负荷增长的增长率音信。可以通过来自政党的土地利用新闻、来自电力公司的客户类型音信和耗能格局的载荷曲线模型来树立城市前行历程的模子。看重高质量的多寡,该方法可以完成短程预测的可靠和深远预测的计划参考;缺点是内需付出高昂的付出代价和教练代价。
掺杂方法整合了可行性分析和模仿的优点,既可以对目前负荷历史做出较好的响应,又足以对深入的展望具有自然的参考价值,不要求与用户之间有太多的相互。

短时间负荷预测

在上世纪末,电力工业经历了首要的结构性变化,使得精确的长期负荷预测变得更为重要。人们起先尝试利用诸如回归分析、时间连串分析等总括技术来开展长期负荷预测。后来人工智能技术变成了探讨热点。
基于人工智能技术的模子有人工神经网络、模糊逻辑和支撑向量机,那个艺术都属于黑盒模型,不需要人们去关爱预测分析中的内部关系结构,而有点公司不欣赏黑盒方法,转而开发诸如相似日的经典方法和多元线性回归的总结技术。
下面给出了不同的短时间负荷预测技术的可比:

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电力价格推测

电力市场的周全启动带来的新的挑衅:电力价格估计。负荷预测用来验证电力企业需要供应多少电力来抵消需求,价格估摸用来帮衬电力公司统计多少电力应该来买卖。电价估摸技术首要有模拟仿真、总结学和人造智能技术。
亚洲城误乐城ca88网站,如法炮制仿真的方法急需针对电力市场、负荷预测、储运损耗和电力中断、市场参加者的竞价投标等要素建立一个数学模型。电价估计的准确度中度看重输入音讯的质地,电力市场各样节点的载重预测是电力价格臆想的驱动器。
总结和人造智能方法不需要对市场运作有深远的领悟,这类方法通过采纳历史价格、天气境况、断点情形和负荷情状来预测未来电价。这种办法难以预测发觉价格峰值的状况,因为价格峰值重要受输电线路的网络堵塞情形影响,但这种因素在模拟仿真的不二法门中可以被考虑在内。

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智能电网时代

急需响应预测

过去十年间,电力集团起始举行智能电网化,安装了成百上千智能电表、传感器和通信设施,智能电网技术为黄色环保和滑降资金带来了可能。实现该对象的一个根本模式就是急需响应(通过电价变化和刺激政策来改变终端用户用电格局来响应电网变化)。
为了实用统筹和实现需求响应项目,电力集团需要展开一多样的解析工作,比如预测电力价格、预测出席和不插手需求响应项目不同情况的负载情形、遵照以上实际来评估不同需求响应方案对于耗能行为的熏陶。

可再生能源发电预测

乘势风力涡轮机、屋顶太阳能电池板和太阳能农场各类花样的新能源发电情势,给能源预测带来了新的生气。同时,新能源发电的波动性也对系统运营商和电力交易商指出了挑战。
是因为我国现行还以火电为主,在新能源发电方面缺少紧要运用,这里暂不介绍。

经验教训

测试数据集

不少的能源预测随笔对于教练多少有很低的误差,但实际上情况不容乐观。紧要缘由就算缺乏严厉的测试数据。比如一个精晓的失实是应用一个饱含1000+个参数的模型来拟合含有几百个着眼的数额集。
还有另一种不便于发觉的失实,举个例证,当我们采取回归模型,将数据集分成两有些,一部分用来参数预计,一部分用以注脚总括平均决定百分比误差(Mean
Absolute Percentage
Error);当总计得到的MAPE太高,大家将转移模型重新总计MAPE,直到MAPE充裕小。上述方法注解数据即使从未用来模型的拟合,不过其中的音信在构建模型的变量采用时早已被采用了。在实际情况下,我们不容许利用将来的贴切负荷数据来构建模型。窥视将来数码足以获取很好的结果,但在其实中是不容许的。

接头商业需求

比如说,很多电力集团不同意选用黑盒模型来进展漫长预测,不论这种模型多么好,可是它不适用于该商业格局。

各地点机能

在当下的动态市场条件下,所有品种的能源预测都是互相关联的,长期负荷预测模型可以透过扩大宏观经济目标来增添成遥远预测模型;电价不再只是受负荷驱动,新能源发电也会对电价暴发重要影响;电价信号引发需求响应,反过来影响负荷。

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