基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用

刘天斌; 赵杭; 汪辰; 袁红霞; 张银芽; 胡晨茜; 李金星; 高天露; 张俊

doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202121

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基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用

专题：工业智联网 | 更新时间：2024-06-05

- 基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用
- Power policy quantification based on PMC index model and its application in load forecasting
- 智能科学与技术学报 2021年3卷第2期页码：202-210
- 作者机构：
  
  1. 国家电网有限公司华中分部，湖北武汉 430077
  2. 武汉大学电气与自动化学院，湖北武汉 430072
- 作者简介：
  
  [ "刘天斌（1966- ），男，国家电网公司华中分部教授级高级工程师，主要研究方向为电力规划、电力调度运行等" ]
  [ "赵杭（1995- ），男，武汉大学电气与自动化学院博士生，主要研究方向电力系统分析与机器学习" ]
  [ "汪辰（1988- ），男，国家电网公司华中分部高级工程师，主要研究方向为电网运行控制与电网规划设计等" ]
  [ "袁红霞（1996- ），女，武汉大学电气与自动化学院硕士生，主要研究方向为大数据及人工智能技术在电力系统中的应用" ]
  [ "张银芽（1970- ），男，国家电网公司华中分部正高级经济师，主要研究方向为电力交易、电力市场分析、电力计划等" ]
  [ "胡晨茜（1998- ），女，武汉大学电气与自动化学院硕士生，主要研究方向为电力系统大数据与机器学习等" ]
  [ "李金星（1996- ），男，武汉大学电气与自动化学院硕士生，主要研究方向为电力系统及其自动化、边缘计算在电力物联网中的应用等" ]
  [ "高天露（1994- ），男，武汉大学电气与自动化学院工程师，主要研究方向为人工智能、自然语言处理和区块链在电力系统运行分析和控制决策中的应用" ]
  [ "张俊（1981- ），男，武汉大学电气与自动化学院教授、博士生导师，中国自动化学会副秘书长，IEEE射频识别理事会（IEEE CRFID）副主席。主要研究方向为大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术及其在电力能源等复杂系统中的应用。担任 IEEE Transactions on Computational Social Systems、IEEE Internet of Things Magazine、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、《自动化学报》《智能科学与技术学报》等高水平学术期刊编委。2019 年获得杨嘉墀科技奖二等奖" ]
- 基金信息：
  
  国家电网公司华中分部科技项目;The Science and Technology Program of the Central China Branch of SGCC(521400180005)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-6652.202121
  中图分类号： TM714
- 网络出版日期：2021-06，
  
  纸质出版日期：2021-06-15
- 稿件说明：
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刘天斌, 赵杭, 汪辰, 等. 基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用[J]. 智能科学与技术学报, 2021,3(2):202-210.

Tianbin LIU, Hang ZHAO, Chen WANG, et al. Power policy quantification based on PMC index model and its application in load forecasting[J]. Chinese journal of intelligent science and technology, 2021, 3(2): 202-210.
刘天斌, 赵杭, 汪辰, 等. 基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用[J]. 智能科学与技术学报, 2021,3(2):202-210. DOI： 10.11959/j.issn.2096-6652.202121.

Tianbin LIU, Hang ZHAO, Chen WANG, et al. Power policy quantification based on PMC index model and its application in load forecasting[J]. Chinese journal of intelligent science and technology, 2021, 3(2): 202-210. DOI： 10.11959/j.issn.2096-6652.202121.

摘要

政策对电力系统负荷有直接的影响。为了充分挖掘政策因素与负荷之间的关系，提高负荷预测的精度，提出一种基于政策建模一致性（PMC）指数的电力政策量化方法，并将其应用到负荷预测中。首先建立电力领域PMC评价体系，然后通过文本挖掘技术得到电力政策文本的PMC指数，最后构建基于长短期记忆的负荷预测模型，将电力政策量化指标与天气、日期等影响因素一同输入模型中，与不考虑政策因素的模型进行对比。实验表明，考虑政策因素的负荷预测模型获得了较好的结果，加入政策量化数据后，负荷预测模型的平均绝对百分比误差从1.67降低到0.98，平均绝对误差从28.97降低到19.68，这表明PMC模型具有一定的政策量化能力。

Abstract

Policy has a direct impact on power system load.In order to fully explore the relationship between policy factors and load

and improve the accuracy of load forecasting

a quantitative method of power policy based on policy modeling consistency (PMC) index was proposed and it was applied to load forecasting.Firstly

the PMC evaluation system of electric power field was established

and then the PMC index of power policy text was obtained by text mining technology.Finally

the load forecasting model based on long shrot term memory was constructed.The quantitative index of power policy

weather

date and other influencing factors were input into the model

and compared with the model without considering policy factors.The experiment shows that the load forecasting model with policy factors achieves good results.After adding policy quantitative data

the error mean absolute percentage error of load forecasting model is reduced from 1.67 to 0.98

and mean absolute error is reduced from 28.97 to 19.68

which indicates that PMC model has a certain ability of policy quantification.

关键词

Keywords

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