基于.NET的负荷预测系统的研究与开发
这是一篇关于负荷预测,预测策略,分布式应用,.NET框架,多层架构的论文, 主要内容为负荷预测是与电网调度运行、电力系统发展规划密切相关的一项重要的基础工作。在当前电力市场化趋势下,对负荷预测这项工作提出了更高更新的要求。因此,有必要建设新的负荷预测系统,以适应当前电力市场化的需要。这包括研究新的预测策略及选用新的开发平台进行设计开发。 面向WEB的分布式应用开发乃大势所趋。而.NET技术是微软推出的一种WEB应用系统开发平台,结合分层架构思想,功能十分强大,是当前构建新型的面向WEB的企业应用系统,尤其是大型的企业应用系统的一种比较高效的开发技术。 本文结合湖大华龙电气与信息技术有限公司的智能式负荷分析、预测与管理系统的设计与开发,介绍了如何利用.NET技术来实现一个企业应用系统,详细阐述了分布式应用体系、系统架构、总体设计、功能实现等内容,并讨论了数据访问策略等关键技术。 负荷预测系统是一个专业性很强的应用软件,如何获得理想的预测效果是其最终的目的。除了良好的软件体系结构,构建科学合理的预测策略是非常重要的一环,它是能否成功预测的基础前提。本文在探讨了负荷预测的特点、要求与原理及预测的主要内容及步骤后,详细分析了影响负荷预测的相关因素、市场环境下负荷预测呈现的新特征以及负荷预测方法和策略,提出了基于虚拟预测、气象特征与气象趋势相结合的相似日选择、数据挖掘技术等思想的预测策略。 系统构建了省地一体化预测平台,有机结合了负荷特性分析、负荷预测和考核管理三大功能,集成了包括超短期、短期、扩展短期及中长期在内的各类预测功能,充分考虑了气象因素和地区具体情况,体现了自组织、自学习、自适应的智能性。 系统的试运行效果良好,解决了负荷预测中的一些实际问题,发挥了很好的作用。
主动配电网面向用户隐私保护的终端负荷预测及分布式能源拍卖研究
这是一篇关于负荷预测,联邦学习,分布式能源交易,区块链,隐私保护的论文, 主要内容为传统配电网正逐渐发展成为应对未来分布式电源大量接入的主动配电网。但其中用户数据隐私泄露的问题引起越来越多的关注。一方面,售电公司需要获取用户的读表数据来预测用户未来几天的负荷,主动配电网运营商需要在保护用户隐私的前提下,帮助售电公司建立负荷预测模型。另一方面,主动配电网运营商利用区块链实现主动配电网中分布式交易的撮合和合同存证,然而区块链公开透明的特点会泄露用户的竞价数据。因此,本文基于主动配电网时代下主动配电网运营商的业务需求,研究用户数据的隐私保护。具体的工作如下:(1)针对负荷预测涉及的读表数据,设计了面向读表数据保护的联邦学习分行业负荷预测框架,首先分析负荷的影响因素,选择天气、经济和时间因素作为负荷的关联因素,在此基础上,构建了行业用户数据集和相应的数据预处理方案,然后基于LSTNet建立负荷预测模型,最后利用Fed Avg算法和Fed ML库建立了基于联邦学习的分行业训练框架,使同行业的用户在不共享读表数据的前提下参与联邦训练。主动配电网运营商可以利用该框架在不开放用户电表读数的情况下,帮助售电商精确掌握用户用电规律,便于购售电计划安排。(2)针对点对点分布式能源交易涉及的交易数据,设计了面向分布式能源拍卖交易数据保护的区块链申报数据加密机制,在基于区块链的连续双向拍卖流程和相关的隐私保护技术的基础上,定义了系统框架和设计目标,并设计了链上拍卖的隐私保护方案。该方案基于身份认证机制确保用户的匿名性,利用同态加密和安全多方计算保护链上交易数据不被泄漏。主动配电网运营商可以利用该方案为产消者和消费者建立安全、公平、去信任的分布式能源交易环境。(3)基于联盟链设计与实现了分布式能源交易系统,该系统的交易管理模块基于面向分布式能源拍卖交易数据保护的区块链申报数据加密机制设计,首先提出了包括用户交互层、业务管理层和区块链平台层的分布式能源交易系统总体框架和执行流程,然后基于Hyperledger Fabric搭建了联盟链网络,最后分析了主要功能模块的设计与实现。该系统为主动配电网运营商组织分布式能源交易提供了平台支撑,通过区块链的特性确保合同的不可篡改性和不可抵赖性。
4E级民航机场能源综合管理系统设计与应用
这是一篇关于4E级机场,能源,管理系统,负荷分析,负荷预测的论文, 主要内容为航空作为一种在我国起步较晚的交通模式,近年来在经济发展中发挥着越来越重要的作用。作为航空业的基础与发展重点,机场建设一直是重要的影响因素。4E级机场可起降除F类机型外的所有飞机,包容性好,运输能力强,是今后民航机场发展的主流。电、冷、水作为机场重要的常规能源,一般机场均配备有专门的变电站或开闭所进行供电,空调与水处理设备则安装于能源中心及水站中。对于这三类能源,机场中都安装有专门的监控及调度程序进行管理。此外,还安装有多种末端用能设备管理程序。在以往的机场运行中,运营单位多采用各系统独自组网,就地集中监控的管理模式,这就使得机场管理方缺乏对能耗及负荷变化的整体认知,无法针对供能及用能的特点制定管理办法。本文从能源综合管理角度出发,结合4E级民航机场运行管理经验,对其供能/用能系统进行了归纳总结,提出了一种将所有能源整合到一个平台上的方法,设计了一套4E级民航机场能源综合管理系统,并在其中加入了负荷分析、负荷预测等多种供能,提高机场能源利用率。本文针对4E级民航机场的所存在的问题与实际需求,展开了以下工作:(1)针对现在4E级机场的设计思路及设计图纸,以及对同等级机场的实地调查,对4E级机场的能源系统进行了详细的研究分析,总结该等级机场能源管理的各种需求及问题,提出了一种能够将所有独立运行的供能\用能系统串接起来的能源综合管理系统模型。通过该系统,能用一个平台展示所有上述系统的相关信息,并且实现各类智能化功能,有效降低人力成本,提高能源利用率;(2)基于上述模型构想,针对目前各个供能/用能系统单独组网,独立管理的问题,以及未来各类能源接入机场,构成多种能源共同供能的宗旨,研究了可调调度时间步长、基于支持向量机负荷预测的经济优化方法,并用软件仿真验证了其可行性。2项技术成功打破了各个系统间的壁垒,将所有能源系统整合到一个平台上,并且实现了智能管理;(3)针对机场各类供能/用能系统分散的特点,设计了系统硬件组织架构,将所有子系统进行串接,对接各系统的通信协议,实现海量信息的输送、接收、存储、处理。并且成功将研发设计出的能源综合管理系统应用于4E级民航机场,对比以往传统的管理系统,所有供能/用能系统以一块大屏呈现。除基础的监控调度等供能外,系统成功实现了负荷预测等功能,提升了机场能源管理效率,节省运行成本。
基于.NET的负荷预测系统的研究与开发
这是一篇关于负荷预测,预测策略,分布式应用,.NET框架,多层架构的论文, 主要内容为负荷预测是与电网调度运行、电力系统发展规划密切相关的一项重要的基础工作。在当前电力市场化趋势下,对负荷预测这项工作提出了更高更新的要求。因此,有必要建设新的负荷预测系统,以适应当前电力市场化的需要。这包括研究新的预测策略及选用新的开发平台进行设计开发。 面向WEB的分布式应用开发乃大势所趋。而.NET技术是微软推出的一种WEB应用系统开发平台,结合分层架构思想,功能十分强大,是当前构建新型的面向WEB的企业应用系统,尤其是大型的企业应用系统的一种比较高效的开发技术。 本文结合湖大华龙电气与信息技术有限公司的智能式负荷分析、预测与管理系统的设计与开发,介绍了如何利用.NET技术来实现一个企业应用系统,详细阐述了分布式应用体系、系统架构、总体设计、功能实现等内容,并讨论了数据访问策略等关键技术。 负荷预测系统是一个专业性很强的应用软件,如何获得理想的预测效果是其最终的目的。除了良好的软件体系结构,构建科学合理的预测策略是非常重要的一环,它是能否成功预测的基础前提。本文在探讨了负荷预测的特点、要求与原理及预测的主要内容及步骤后,详细分析了影响负荷预测的相关因素、市场环境下负荷预测呈现的新特征以及负荷预测方法和策略,提出了基于虚拟预测、气象特征与气象趋势相结合的相似日选择、数据挖掘技术等思想的预测策略。 系统构建了省地一体化预测平台,有机结合了负荷特性分析、负荷预测和考核管理三大功能,集成了包括超短期、短期、扩展短期及中长期在内的各类预测功能,充分考虑了气象因素和地区具体情况,体现了自组织、自学习、自适应的智能性。 系统的试运行效果良好,解决了负荷预测中的一些实际问题,发挥了很好的作用。
面向智能电网的数据可靠上传与负荷预测方法研究
这是一篇关于智能电网,冗余编码,数据上传,负荷预测的论文, 主要内容为在智能电网中,由于电力终端设备众多,且分布较广,产生的数据也呈现海量异构的状态,如何合理有效的利用这些数据,为电网稳定运行提供合理的数据支撑,是保证电网正常运行的基础。然而,由于电网中电力终端分布位置偏僻,距离云中心较远,电力相关数据从终端上传的过程通常会发生丢包或者信号失真的情况,并且海量数据高并发会导致云中心流量激增,从而导致云中心处理数据的不可靠性。另一方面,针对这些电力终端采集的历史数据,云中心如何采用合理的数据分析或者信息挖掘算法进行处理,从而得到有用信息,也是需要解决的一个问题。因此,本文面向电网大数据可靠上传与有效分析的需求场景,将主要研究内容和贡献概括如下:首先,研究基于冗余编码的电网大数据可靠上传机制,以确保电力终端数据上传的可靠性,同时降低海量数据并发时云端的流量压力。为此,提出使用冗余编码机制来保证数据传输的冗余性,并使用边缘缓存层对终端上传数据进行缓存。研究了端-边之间的数据放置策略以及边缘缓存层的缓存更新策略,以最大化系统的总体传输-缓存效益,并将问题建模为一个长期的多目标优化问题。使用深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法进行求解,并通过一系列的仿真实验验证了该算法对问题模型的有效性。进—步分析了在修改某些仿真参数下算法性能的差异性。仿真验证了所提可提升数据传输可靠性,在相同编码参数环境下,相对于PSO算法,传输成功率最大提升15.3%。其次,在保证电网大数据可靠上传的基础上,研究具有多元影响因素的负荷数据集深度学习算法,为智能电网的稳定运行和决策提供可靠的数据支持。为此,采用了差异化的注意力机制在时序和影响因素两个维度上提取预测序列的特征,并使用SeqToSeq的网络架构,提出了一种基于生成模型和双重注意力机制的深度学习算法。该算法使得模型在每个预测时间点都能够学习捕捉与历史时序和影响因素之间的相关性,在北京某地区实际负荷数据集进行测试,实验表明所提出算法比基线模型MAPE误差指标最大提升22.8%。最后,在电网大数据可靠上传的基础上,针对各类数据集和负荷预测模型算法,研究一个面向用户的短期负荷预测平台与管理系统,首先,对系统的功能性需求进行了分析,包括用户注册/登录、数据管理、相关性分析和模型管理等基本功能,以及性能、可靠性、可维护性等方面的非功能需求。其次,进行了系统的总体设计,涵盖了网络架构、软件架构、数据库和后端逻辑流程等方面。最后,进行了系统测试,充分验证了系统的性能和预测精度和可视化要求。
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