PDF《基于人工智能 Agen t的负荷态势感知及调控方法》

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0 2 \ D \倪超\电力系统自动化\许鹏-A 1校样 排版: 倪超 时间

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5 章节序号 公式序号 图序 表序 参考文献顺序引用 附录引语核查 h t t p : / / ww w.

a e p s - i n f o . c o m 基于人工智能 A g e n t的负荷态势感知及调控方法 许鹏1 ,孙毅1 ,张健2 ,吕艳霞2 ,李彬1 ,祁兵1 ( 1. 电力节能教育部工程研究中心,华北电力大学,北京市

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0 6;

2. 国网鹤岗供电公司,黑龙江省鹤岗市

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0 1 ) 摘要:负荷态势感知是需求侧资源管理愈加精细化发展需求下的关键技术之一.针对典型负荷动 态态势估计及其调控需求, 提出一种基于人工智能 A g e n t的负荷态势感知方法, 并构建人工智能 A g e n t与云端平台协作的实现架构.通过用户侧负荷模型的学习认知, 进而建立负荷空间集, 并提 出时域特征拓展的随机森林算法以实现对于负荷运行状态的评估分析, 为负荷调控提供决策依据. 进而根据评估结果及电力系统调控需求, 在云端平台实现差量计算, 并基于态势指标计算结果遴选 优化组合, 实现负荷精准控制.最后, 通过仿真验证了所提方法能够准确预测负荷行为并达到良好 的负荷整形效果. 关键词:负荷态势感知;

人工智能;

人工智能 A g e n t ;

随机森林;

时域特征拓展 收稿日期:

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修回日期:

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0 6. 上网日期:

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0 0. 国家自然科学基金资助项目(

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6 8 ) ;

国家电网公司科技 项目.

0 引言 能源互联网建设进程的推进为电力系统各环节 资源价值的挖掘利用提供了新的平台[ 1] .随着需求 侧用户终端的智能化水平逐渐提升, 用户负荷在调 峰调频[

2 -

3 ] 、 辅助服务[ 4] 、 新能源消纳[ 5] 等领域均已 得到应用研究. 为更加精准科学地分析挖掘需求侧资源潜力, 需要对负荷群的状态进行分析和评估, 即态势感知. 态势感知技术在电力系统应用已有所开展, 文献[

6 ] 将态势感知和态势利导的内涵进行剖析, 并系统梳 理了配电网态势感知关键技术, 奠定了智能电网态 势感知的技术路线基础.文献[

7 - 9] 就态势感知技 术在配电网优化调度、 输配协同、 用户特性分析等方 面的具体技术应用进行了 研究, 取得了良好效果. 在负荷态势感知方面, 文献[

1 0] 围绕态势感知在负 荷资源调控中的应用发展进行了研究探讨, 明确了 负荷态势感知的概念及技术体系.文献[

1 1 ] 将混合 逻辑动态模型应用于热水器群的态势感知及调控实 现中, 取得了良好效果.在此基础上, 为进一步对负 荷发展态势进行综合评估分析, 需要更加先进有效 的智能信息手段支撑负荷数据的深度学习.针对这 一需求, 已有研究者基于大数据、 云计算、 信息物理 融合、 互联网+ 等技术实现对于用户/负荷数据的 学习、 特征提取、 预测分析等, 取得了良好效果: 文献[

1 2 ] 基于大数据和优化神经网络实现了电力负荷 短期预测精度的有效提升;

文献[

1 3] 则基于大数据 技术实现了负荷设备的辨识及建模;

文献[

1 4 ] 针对 电力用户温控负荷的调控需求, 基于云平台架构提 出了负荷参与需求响应的优化控制策略及实现流 程;

文献[

1 5 ] 针对信息物理融合下的空调响应行为 进行了建模及调控策略设计;