數(shù)據(jù)驅動下的配電網(wǎng)負荷預測

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