文档名：计及用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法
摘要：为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法.首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shape聚类,实现区域商业建筑负荷不同用电行为模式的提取;其次,针对大规模商业建筑负荷预测问题,考虑区域内大量商业建筑负荷预测时耗费大量内存资源却难以实现较准确预测问题,提出一种改进的Informer模型,该模型通过聚类算法识别具有相似用电行为模式的商业建筑,并充分考虑智能电表采集的异常负荷数据对模型训练结果的影响,能够良好的解决大规模商业建筑负荷预测精度不高问题;最后,采用加利福尼亚州商业建筑负荷进行实验,实验结果表明所提方法能够有效提高区域商业建筑负荷预测精度.
Abstract：Aregion-basedcommercialbuildingloadforecastingmethodbasedonelectricityconsumptionbehaviorpatternsisproposedtofullyexploitthefine-grainedloaddatacollectedbysmartmetersandtoimprovetheaccuracyofregionalcommercialbuildingloadforecast-ing.Firstly,themean-variancenormalizationmethodisusedtostandardizethecollectedloaddata.Then,toextractdifferentelectricityconsumptionbehaviorpatternsinregionalcommercialbuildingloads,theelbowmethodisusedtodeterminethenumberofclusters,fol-lowedbyk-Shapeclustering.Next,animprovedInformermodelisintroducedtoaddressthechallengeofpredictinglarge-scalecommer-cialbuildingloadswithinaregion,whichoftenrequiressignificantmemoryresourceswhilestrugglingtoachievehighaccuracy.Thismod-elusesclusteringalgorithmstoidentifycommercialbuildingswithsimilarelectricityconsumptionpatternsandaccountsfortheimpactofanomalousloaddatacollectedbysmartmetersonthetrainingresults.Theproposedmodeleffectivelyaddressestheproblemoflowaccura-cyinpredictingloadforlargecommercialbuildings.Finally,experimentsareconductedusingcommercialbuildingloadsinCalifornia.Theexperimentalresultsdemonstratetheeffectivenessofourproposedmethodintheimprovementoftheaccuracyofregionalcommercialbuildingloadforecasting.
作者：李洁 顾水福 周磊 李亚飞 刘乙 朱超群Author：LIJie GUShuifu ZHOULei LIYafei LIUYi ZHUChaoqun
作者单位：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司,江苏苏州215004
刊名：电力需求侧管理
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2024, 26(3)
分类号：TM714TK018
关键词：商业建筑 负荷预测 k-Shape聚类 用电行为模式 Informer模型
Keywords：commercialbuilding loadforecasting k-Shapeclustering electricityconsumptionbehaviorpatterns Informermodel
机标分类号：TP391.4TM714TP273
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：国网江苏省电力有限公司科技项目计及用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法[
期刊论文] 电力需求侧管理--2024, 26(3)李洁 顾水福 周磊 李亚飞 刘乙 朱超群为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法.首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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