發(fā)布時(shí)間：2020-06-02 05:19

【摘要】：電力負(fù)荷與光伏電源時(shí)空分布信息的準(zhǔn)確性對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃部門(mén)和政府能源管理部門(mén)的決策具有重要的指導(dǎo)意義。隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,電力用戶的負(fù)荷類型、用電特性及行業(yè)上下游關(guān)系等正呈現(xiàn)出多樣化發(fā)展趨勢(shì),特別是近年來(lái)電動(dòng)汽車的蓬勃發(fā)展以及光伏電源的大量接入,使得配電網(wǎng)側(cè)的電源與負(fù)荷結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大變化,與負(fù)荷增長(zhǎng)類似,光伏電源的發(fā)展呈現(xiàn)出一定的不確定性,與電源或負(fù)荷變化相關(guān)聯(lián)的因素日益復(fù)雜化且其時(shí)滯效應(yīng)不明確,這些都對(duì)傳統(tǒng)的配電網(wǎng)“源”端及“荷”端時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法提出了挑戰(zhàn)。隨著智能配電網(wǎng)的建設(shè)與發(fā)展,電力企業(yè)內(nèi)部逐漸形成了包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù),以及相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等在內(nèi)的智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電力負(fù)荷與光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2016年,國(guó)家能源局發(fā)布了《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》,明確表示支持能源和信息的深度融合,發(fā)展電網(wǎng)、電動(dòng)汽車、光伏等能源大數(shù)據(jù)的服務(wù)應(yīng)用。然而,由于智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有種類多、體量大和維度高等特征,使得傳統(tǒng)的電力負(fù)荷與光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法在挖掘和利用海量數(shù)據(jù)信息方面存在一定的局限性,難以準(zhǔn)確把握電力負(fù)荷或光伏電源變化的關(guān)聯(lián)因素及時(shí)空分布規(guī)律。因此,如何在智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下,面向關(guān)聯(lián)因素日益復(fù)雜化的常規(guī)負(fù)荷、電動(dòng)汽車充電負(fù)荷以及光伏電源構(gòu)建更為準(zhǔn)確的時(shí)空分布預(yù)測(cè)模型,值得深入研究與思考。本文在分析智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)特征、研究范式及理論框架的基礎(chǔ)上,提出面向電力負(fù)荷及光伏電源預(yù)測(cè)的多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型,以此為基礎(chǔ)對(duì)常規(guī)用電負(fù)荷、電動(dòng)出租汽車充電負(fù)荷,以及區(qū)域光伏電源總裝機(jī)容量和分布式光伏電源的時(shí)間或空間分布預(yù)測(cè)方法展開(kāi)研究。本文主要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究工作:1.系統(tǒng)梳理智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與特征,闡述智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的研究范式,構(gòu)建智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的理論框架;在對(duì)智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行多層次分析的基礎(chǔ)上,提出智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)在負(fù)荷及光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)中的應(yīng)用路線圖;基于多種數(shù)據(jù)源之間的邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系和時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建面向負(fù)荷及光伏電源預(yù)測(cè)的多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型。2.以多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型為基礎(chǔ),利用智能配電網(wǎng)內(nèi)部和外部的海量用戶用電數(shù)據(jù)、用戶檔案數(shù)據(jù)、地理信息、氣象信息以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等關(guān)聯(lián)生成的多種數(shù)據(jù)層,在計(jì)及元胞聚集特征與數(shù)據(jù)不確定性的條件下對(duì)用戶用電負(fù)荷進(jìn)行時(shí)空分布預(yù)測(cè):提出電力元胞及元胞屬性的概念,進(jìn)而提出基于元胞屬性的元胞多級(jí)空間聚類方法,以及基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的各行業(yè)間用電關(guān)聯(lián)及“上下游”關(guān)系分析方法;結(jié)合元胞聚類和各行業(yè)間用電關(guān)聯(lián)的分析結(jié)果,利用稀疏最小二乘支持向量回歸網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)元胞負(fù)荷的分類預(yù)測(cè)建模;基于抽樣盲數(shù)表征關(guān)聯(lián)因素的不確定度,通過(guò)分析不確定度在預(yù)測(cè)模型中的傳遞特性,實(shí)現(xiàn)變置信度條件下的元胞負(fù)荷區(qū)間預(yù)測(cè)。3.以多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型為基礎(chǔ),利用智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)中的電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)、大規(guī)模出租汽車GPS數(shù)據(jù)以及地理信息等數(shù)據(jù),在多源數(shù)據(jù)融合的條件下對(duì)電動(dòng)出租汽車充電負(fù)荷進(jìn)行時(shí)空分布預(yù)測(cè):基于路網(wǎng)、智能配電網(wǎng)以及大規(guī)模出租汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)等,構(gòu)建路網(wǎng)與電網(wǎng)融合模型以及大規(guī)模出租汽車運(yùn)行的時(shí)空軌跡模型;基于時(shí)空軌跡模型進(jìn)行乘客用車需求仿真,進(jìn)而建立考慮多主體信息交互及充電站相互博弈的電動(dòng)出租汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布仿真模型;在計(jì)及充電行為與充電站配置相互影響的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合條件下的電動(dòng)出租汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布預(yù)測(cè)。4.以多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型為基礎(chǔ),利用經(jīng)濟(jì)、人口、氣象、居民生活水平、能源與環(huán)境、城市建設(shè)以及全球光伏裝機(jī)容量、光伏組件成本等區(qū)域內(nèi)部和外部的多源時(shí)序數(shù)據(jù),在考慮關(guān)聯(lián)因素時(shí)滯效應(yīng)及光伏發(fā)電成本的條件下對(duì)區(qū)域光伏電源總裝機(jī)容量進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè):結(jié)合全球光伏裝機(jī)容量與光伏組件成本等數(shù)據(jù),對(duì)區(qū)域光伏電源的平準(zhǔn)化發(fā)電成本進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè);基于協(xié)整分析對(duì)影響區(qū)域光伏電源發(fā)展的潛在關(guān)聯(lián)因素的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),進(jìn)而利用格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)潛在關(guān)聯(lián)因素進(jìn)行辨識(shí)及時(shí)滯效應(yīng)分析;在關(guān)聯(lián)因素約簡(jiǎn)與主成分回歸的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)考慮關(guān)聯(lián)因素時(shí)滯效應(yīng)及發(fā)電成本的區(qū)域光伏電源總裝機(jī)容量時(shí)序預(yù)測(cè)。5.以多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型為基礎(chǔ),利用分布式光伏電源裝機(jī)容量和裝機(jī)時(shí)間及裝機(jī)位置數(shù)據(jù)、電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)、建筑類型和輪廓數(shù)據(jù)、道路信息以及政府補(bǔ)貼政策等數(shù)據(jù),以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式對(duì)分布式光伏電源的時(shí)空擴(kuò)散趨勢(shì)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè):基于空間聚類和特征向量分析等方法,在空間維度挖掘分布式光伏電源的簇分布與移動(dòng)規(guī)律,在時(shí)間維度分析分布式光伏電源發(fā)展的關(guān)聯(lián)因素;通過(guò)分布式光伏電源總裝機(jī)容量時(shí)序預(yù)測(cè)、計(jì)及多種關(guān)聯(lián)因素的光伏元胞發(fā)展?fàn)顟B(tài)預(yù)測(cè)、元胞個(gè)體新增裝機(jī)容量的概率密度估計(jì),以及基于熵權(quán)TOPSIS模型的光伏裝機(jī)容量空間分配,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分布式光伏電源裝機(jī)容量時(shí)空分布預(yù)測(cè)。以華東地區(qū)的若干區(qū)域作為主要算例,構(gòu)建多源時(shí)空信息分層關(guān)聯(lián)模型,以此為基礎(chǔ)驗(yàn)證本文所提出的智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下電力負(fù)荷及光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法的有效性。
【圖文】：

本文總體技術(shù)路線圖

圖 2-7 智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)在負(fù)荷及光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)中的應(yīng)用路線圖Fig.2-7 Application roadmap of big data in electric load and PV installed capacity forecastin智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)在負(fù)荷及光伏電源時(shí)空分布預(yù)測(cè)中應(yīng)用的第 1 階段——，主要特征是分析利用各類/多源數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系。在數(shù)據(jù)收集的基
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM76;TM715

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2692668