将负荷预测从区域聚合扩展到输电系统运营商的单个节点
机器学习
2025-10-20 v1 人机交互
系统与控制
系统与控制
摘要
可持续能源发展增加了电力负荷的不确定性,对地方电网基础设施的可靠性提出了挑战。输电系统运营商(TSO)需要更高空间分辨率的负荷预测,将当前的预测操作从区域聚合扩展到单个节点。然而,节点负荷的预测精度较低,且需要大量单独的预测,这对于在控制室日常运营中评估风险的人类专家(操作员)来说难以管理。我们与一家TSO合作,设计了一个满足操作员对每小时日前负荷预测需求的多层级系统。利用一个独特且广泛的区域和节点净负荷数据集,我们对系统组件进行了实验评估。首先,我们开发了一个可解释且可扩展的预测模型,使TSO能够逐步将区域操作扩展到包含节点预测。其次,我们评估了解决节点负荷异质性和波动性的方案,并权衡了利弊。第三,我们的系统通过一个完全并行化的单模型预测工作流实现可管理性。我们的结果显示,区域预测的准确性和可解释性得到了提升,节点预测则有了显著改进。在实践中,我们的多层级预测系统使操作员能够以前所未有的信心和准确性调整预测,并精确诊断原本不透明的错误。
引用
@article{arxiv.2510.14983,
title = {Extending Load Forecasting from Zonal Aggregates to Individual Nodes for Transmission System Operators},
author = {Oskar Triebe and Fletcher Passow and Simon Wittner and Leonie Wagner and Julio Arend and Tao Sun and Chad Zanocco and Marek Miltner and Arezou Ghesmati and Chen-Hao Tsai and Christoph Bergmeir and Ram Rajagopal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14983},
year = {2025}
}
备注
Collaborative Research, Stanford University and Midcontinent Independent System Operator