基于智能家电的短期电力负荷预测与削峰填谷优化

• 作者: 居文军 杨洁 王晨霖 纪杨建 陈芨熙 顾复
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 时间序列预测 智能家电 削峰填谷
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1418-1424
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 字数: 5536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.021

摘要

通过可远程控制的联网智能家电,提出对城市群电力负荷的短期预测与削峰填谷优化.分析某家电企业的智能家电集群运行产生的海量数据,建立城市群智能家电电力负荷预测模型,主要采用3种模型加权组合预测的方式,利用负荷数据中的趋势性、周期性、相关性、节假日特征及外部变量进行智能家电集群电力负荷的短期预测,单月内每日平均相对误差为4％～6％.通过合理选择特征,该模型可以在不同家电间通用,依据家电类型分类预测后的结果可加和成为用电总负荷.针对使用方式与用户习惯,提出智能家电电力负荷削峰填谷的控制策略,根据发电成本数据给出预期效益,说明基于智能家电负荷预测的用电调控能够有效降低电力部门发电成本、用户用电成本与电网负荷波动性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪杨建	浙江大学机械工程学院	49	758	17.0	27.0
2	陈芨熙	浙江大学机械工程学院	35	618	15.0	24.0
3	顾复	浙江大学机械工程学院	20	43	5.0	5.0
4	杨洁	浙江大学机械工程学院	22	70	5.0	8.0
5	居文军		4	0	0.0	0.0
6	王晨霖	浙江大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0