居民负荷曲线的场景预测

负荷预测是电力系统运行与规划中不可或缺的一部分。由于屋顶光伏、电动汽车和需求响应应用的渗透率不断提高，对单个及小型家庭群体的负荷预测正变得愈发重要。然而，当仅包含少数家庭时，准确预测负荷相当困难。缓解此挑战的一种方式是提供一组场景而非单点预测，以便运营商或公用事业公司可考虑一系列行为。本文提出一种使用基于流的条件的生成模型进行居民负荷场景预测的新方法。与现有场景预测方法相比，我们的方法生成的场景不仅能从观测历史数据推断居民负荷可能的未来实现，而且足够真实以覆盖广泛的行为范围。特别地，基于流的模型利用可逆变换流来最大化给定过去观测的未来负荷的条件密度函数的值。为更好地捕捉预测未来负荷对条件的复杂时间依赖关系，我们通过加强变换中输出与条件输入的耦合，扩展了基于流的条件生成模型中可逆变换的结构设计。仿真结果表明，基于流的设计在居民负荷场景预测中优于现有方法，提供了更准确且更多样的场景。