數(shù)據(jù)驅(qū)動下的配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

前言
1 空間負(fù)荷預(yù)測與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法發(fā)展綜述
1．1 由模型驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動
1．1．1 模型驅(qū)動的局限性
1．1．2 數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)運(yùn)而生
1．2 空間負(fù)荷預(yù)測發(fā)展綜述
1．2．1 空間負(fù)荷預(yù)測發(fā)展歷程
1．2．2 空間負(fù)荷預(yù)測方法綜述
1．2．3 空間負(fù)荷預(yù)測發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 聚類算法發(fā)展綜述
1．3．1 聚類算法發(fā)展現(xiàn)狀
1．3．2 聚類有效性評價研究現(xiàn)狀
1．4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展綜述
1．4．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀
1．4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法綜述
2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的自下而上空間負(fù)荷預(yù)測方法
2．1 傳統(tǒng)空間負(fù)荷預(yù)測方法
2．1．1 空間負(fù)荷預(yù)測的網(wǎng)格化體系概述
2．1．2 傳統(tǒng)空間負(fù)荷預(yù)測步驟
2．1．3 當(dāng)前空間負(fù)荷預(yù)測存在的問題
2．2 負(fù)荷密度的確定
2．2．1 地塊多維度負(fù)荷密度指標(biāo)體系
2．2．2 空間負(fù)荷密度的非參數(shù)核密度估計(jì)
2．2．3 基于堆疊自編碼器的地塊特征模型
2．2．4 負(fù)荷密度算例演示
2．3 負(fù)荷曲線的聚類獲取
2．3．1 各類典型日負(fù)荷曲線提取
2．3．2 負(fù)荷數(shù)據(jù)的自適應(yīng)聚類提取
2．3．3 基于典型日負(fù)荷曲線的負(fù)荷分類校驗(yàn)及精選
2．3．4 負(fù)荷曲線聚類算例演示
2．4 自下而上疊加的空間負(fù)荷預(yù)測算例演示
2．4．1 當(dāng)?shù)乜臻g負(fù)荷預(yù)測結(jié)果
2．4．2 自下而上負(fù)荷疊加結(jié)果
2．5 小結(jié)
3 配電網(wǎng)新元素對負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的影響分析
3．1 溫控負(fù)荷對負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的影響分析
3．1．1 用戶滿意度評估模型
3．1．2 用戶體驗(yàn)影響下的溫控負(fù)荷潛力評估
3．1．3 考慮溫控負(fù)荷潛力的負(fù)荷預(yù)測算例分析
3．2 電動汽車對負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的影響分析
3．2．1 各類型車輛充電需求預(yù)測模型
3．2．2 區(qū)域影響因素分析
3．2．3 考慮充電負(fù)荷影響的負(fù)荷預(yù)測算例分析
3．3 光伏對負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的影響分析
3．3．1 光伏運(yùn)行模型建立
3．3．2 基于綜合指標(biāo)的k值自適應(yīng)聚類方法
3．3．3 考慮光伏典型出力的負(fù)荷預(yù)測算例分析
3．4 儲能設(shè)備對負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的影響分析
3．4．1 儲能運(yùn)行模型建立
3．4．2 儲能對配電網(wǎng)的主要影響分析
3．4．3 考慮儲能運(yùn)行的負(fù)荷預(yù)測算例分析
3．5 小結(jié)
……
4 配電網(wǎng)近期負(fù)荷預(yù)測方法
5 面向綜合能源系統(tǒng)的多能流負(fù)荷預(yù)測研究
參考文獻(xiàn)