基于相关性分析和长短时记忆网络的稳态电压质量指标预测

作者：杨朝赟; 夏圣峰; 江南; 黄毅标; 李渴^*; 张逸

来源：电力建设, 2021, 42(04): 9-16.

• 电压质量
• 稳态指标
• 相关性分析
• 时间序列
• 长短时记忆网络

随着电力网络规模日益增大,多种负荷接入配电网带来诸多稳态电能质量问题。对配电台区电压质量监测数据进行预测,有助于掌握电能质量水平变化趋势,对电能质量预警和治理具有重要意义。为了有效分析稳态指标数据变化规律并提高电能质量水平,文章提出一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络的稳态电压质量指标预测方法,挖掘并利用不同时序数据的关联关系,优化稳态指标预测效果。首先,分析有功功率与电压质量指标的关联性,通过时序相关性匹配用户有功功率数据和实际稳态指标的时间序列特征;其次,用LSTM网络对筛选出的用户有功功率序列和稳态电压质量监测数据之间的关联关系进行建模;最后,利用LSTM模型对福建电网某个区域内稳态电压质量数据进行预测。通过实测数据验证,结合特定用户用电行为因素构建的预测模型,在用户日用电行为相对恒定和发生变化两种情况下,均能够提升稳态电压质量指标短期预测精度,且后者场景下长期预测效果更为显著。

• 单位
  福州大学; 国网福建省电力有限公司福州供电公司; 自动化学院