低电压网络的概率负荷预测：预测融合与日峰值
摘要：低电压电力网络的运营需要短期能耗预测。然而，当网络负荷高度细分为少量顾客时，很难预测负荷，这可能被个体行为所主导，而不是与总体消耗相关的平滑曲线。此外，配电网络几乎完全受到峰值负荷的挑战，而调度储能和/或需求灵活性等任务可能受到预测峰值需求的推动，这一特征通常难以由通用预测方法准确描述。在本文中，我们提出了一种预测每日峰值需求的时间和水平的方法，以及一种数据融合过程，将传统预测和峰值预测相结合，产生具有改进性能的通用概率预测。我们使用真实的智能电表数据和一个假设的低电压网络层次结构（由馈线、二级变电站和一级变电站组成）来演示所提出的方法。将最先进的概率负荷预测与峰值预测相融合，整体性能得到改善，特别是在智能电表和馈线水平以及高峰时段，CRPS的改进超过10％。
作者：Ciaran Gilbert, Jethro Browell, Bruce Stephen
论文ID：2206.11745
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-01-10