基于多尺度时序建模与估计的电力负荷数据恢复

• 作者: 刘俊勇 刘继春 张帅 杨晶显 林华珍
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷恢复 负荷统计特性抽取 多尺度时序建模 样条次数 误差衡量指标
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 多种可再生能源互补发电系统的规划与运行专题
• 页码范围: 2736-2746
• 页数: 11页
• 分类号: TM74
• 字数: 7271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191664

摘要

针对电力负荷数据缺损及失真问题,从时序数据特性分析及建模与估计的角度给出负荷数据补全与恢复的方法.运用马尔科夫链与序贯蒙特卡洛模拟联合法抽取负荷统计特性;基于电力负荷波动的年、月、周、日的多尺度时序特征分析,建立电力负荷的多尺度时序特征建模.引入B-spline基函数展开法解决负荷模型的非参、变系数问题,并给出负荷模型中关键参数的估计方法.采取误差多指标评判方法确定B-spline节点最优数量与样条最优次数.根据所得负荷恢复模型提出周尺度的电力负荷缺失数据恢复方法,并给出年度等长时段日负荷数据恢复思路.经实际算例验证,该文所提方法准确有效,具备工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊勇	四川大学电气工程学院	423	6701	41.0	61.0
2	张帅	四川大学电气工程学院	29	107	5.0	9.0
3	刘继春	四川大学电气工程学院	79	630	12.0	22.0
4	林华珍	西南财经大学统计学院统计研究中心	3	2	1.0	1.0
5	杨晶显	四川大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0