联合循环电厂中的实时电力预测
信号处理
2019-08-06 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
联合循环电厂的电力预测是电力系统与能源领域的一项关键挑战。该功率输出会随环境温度、压力与湿度等环境变量而变化。因而，业务问题是如何将这些环境条件作为函数来预测功率输出，以实现利润最大化。研究界已通过应用机器学习技术解决了该问题，并相较传统热力学分析降低了计算与时间成本。迄今，该挑战从批学习视角被应对，即假设数据静止，且模型不将新信息持续整合进已构建的模型中。我们提出了一种更贴近大数据与物联网范式的方法，其中数据持续到达且模型增量学习，在数据处理的（时间、内存与计算成本）方面取得显著增强，并获得具竞争力的性能。本工作比较并考察了若干流式回归器的每小时电力预测，并探讨了在该流式场景下就时间处理与性能而言待应用的最佳技术。
引用
@article{arxiv.1907.11653,
title = {Real-time Electrical Power Prediction in a Combined Cycle Power Plant},
author = {Jesus L. Lobo and Igor Ballesteros and Izaskun Oregi and Javier Del Ser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11653},
year = {2019}
}