利用用户能耗测量进行局部冷负荷恢复估计
系统与控制
2024-08-16 v1 系统与控制
摘要
恒温控制负荷在停电后恢复供电时对电力需求产生显著影响，这一现象被称为冷负荷恢复（CLPU）。主动管理CLPU正成为配电系统运营商的重要工具，他们寻求推迟网络升级并加快停电后用户恢复。一个主动管理CLPU所需的关键功能是在各种尺度上对其进行预测。智能电表的广泛部署也为数据驱动的负荷建模和预测开辟了新的机遇。在本文中，我们提出了一种利用带时间戳的局部负荷测量进行用户侧CLPU估计的方法。所提出的方法使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型对停电期间的短期被削减能耗进行预测。预测以小时为单位进行，以估计持续数小时的停电后可能恢复的能量。此外，为了考虑用户行为和天气变化，模型阶数动态调整。基于实际智能电表测量，针对50个住宅用户在一年期间的仿真结果被呈现。这些结果通过住宅负荷的物理建模得到验证，并显示与ARIMA预测吻合良好。此外，准确性和执行速度已与包括长短期记忆网络（LSTM）和Holt-Winters指数平滑（HWES）在内的其他最先进时间序列预测方法进行了比较。ARIMA预测在准确性和计算速度方面均被发现具有优越性能。
引用
@article{arxiv.2408.07754,
title = {Local Cold Load Pick-up Estimation Using Customer Energy Consumption Measurements},
author = {Sanja Bajic and François Bouffard and Hannah Michalska and Géza Joós},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.07754},
year = {2024}
}