基于联合时序场景和改进TCN的高比例新能源电网负荷预测OA北大核心CSTPCD

为充分挖掘新型电力系统建设过程中高比例新能源并网对负荷预测的影响,以风光负荷数据为研究对象,提出一种基于联合时序场景和改进型时间卷积网络的短期负荷预测方法。首先,基于3σ准则对风光负荷历史数据进行分析,剔除异常数据,然后应用联合时序场景刻画负荷需求与风光出力的相关性,分类出不同负荷预测场景。接着,利用随机森林算法进行负荷预测特征量提取,构建随机森林时间卷积网络(RF-TCN)预测模型,并采用Bootstrap算法对预测结果进行修正。最后,以甘肃省2022年数据为例进行仿真,并设置4种对比算例。仿真结果证明了所提方法的有效性,以期在新型电力系统建设过程中发挥积极作用。