深度学习驱动的住宅电力需求聚合预测研究

"该研究探讨了深度学习在住宅电力需求聚合中的应用，旨在解决现代电网中可再生能源渗透率增加带来的挑战。通过对日本大阪479个住宅的数据集进行分析，研究了不同聚合水平（3、10、30、100和479）的短期负荷预测（STLF）。研究采用五种深度学习方法，包括深度神经网络（DNN）和双向门控递归单元（Bi-GRU-FCL），并进行了广泛的敏感性和早期停止策略的调整。结果显示，最高聚合级别下MAPE误差在2.47-3.31%之间，而在30户聚合级别下，误差保持在10%以下。Bi-GRU-FCL在训练时间和所需学习参数方面表现出色，但DNN的整体预测性能最佳。" 在当今的电力系统中，深度学习已成为解决复杂需求预测问题的有效工具。本研究聚焦于住宅电力需求，这是由于家庭用电需求的波动性较大，且受多种因素影响，如天气条件、生活习惯等。通过对需求进行聚合，可以减少这种波动，提高预测准确性，这对于需求响应、微电网管理和虚拟电厂的运营至关重要。 深度学习模型，特别是深度神经网络（DNN）和双向门控递归单元（Bi-GRU），在处理序列数据和捕捉时间依赖性方面表现出色。DNN由多层神经元构成，能学习到输入数据的复杂特征，而Bi-GRU则结合了前向和后向的信息流，能更好地理解时序数据的上下文信息。在本研究中，这些模型经过微调，能够在不同的聚合级别上提供高精度的负荷预测。 通过比较不同聚合级别下的预测性能，研究人员发现，随着聚合级别的增加，预测误差通常会降低。然而，当聚合级别过大时，可能失去对个体负荷特性的敏感性，从而影响预测的细化程度。在30户的聚合水平上，预测误差保持在10%以下，这表明该级别可能是一个理想的平衡点，既能保证预测的准确性，又能在一定程度上保留负荷细节。 此外，研究还指出，大多数天气变量对预测性能的影响并不显著，这意味着在构建预测模型时，可能不需要考虑所有气候因素，而是应重点放在关键影响因子上，以简化模型和提高效率。 这项工作强调了深度学习在住宅电力需求聚合中的潜力，以及在优化预测模型时需要考虑的聚合级别和变量选择问题。它为理解和改进家庭能源管理、智能电网规划以及可再生能源整合提供了有价值的研究成果。未来的研究可以进一步探索如何利用这些模型改善需求侧管理，促进清洁能源的广泛使用。