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零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测

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电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度.为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究.分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构.以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性.将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型.结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测.试验结果表明:冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45.该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础.
Multi-Energy Load Forecasting for Integrated Electricity-Gas Energy System With Zero Carbon Emission

Integrated electricity-gas energy systemZero carbon emissionCorrelation analysisMulti-energy load forecastingLong short-term memory(LSTM) forecasting modelGray correlationSalp swarm algorithm(SSA)Meteorological factors

舒舟、欧莉玲、何丰、田诗语

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深圳供电局,广东 深圳 518000

深圳新能电力开发设计院,广东 深圳 518000

电-气综合能源系统 零碳排放 相关性分析 多能负荷预测 长短期记忆预测模型 灰色关联度 樽海鞘群算法 气象因素

2024

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2022100038

自动化仪表
中国仪器仪表学会 上海工业自动化仪表研究院

自动化仪表

CSTPCD
影响因子：0.655
ISSN：1000-0380
年,卷(期)：2024.45(2)
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