数据：模型混合驱动的电力负荷预测与热电联产系统优化调度研究

　　近年来，随着化石燃料不断减少以及环境问题日益严重，人类急需寻找可再生的能源来代替传统的化石能源。风能凭借其技术的成熟性和发电的稳定性得到了快速的发展。我国风电的弃风率虽然逐年在减少，但在北方地区，弃风现象依旧十分严峻。北方地区的热电机组多采用“以热定电”的工作模式，此地区夜间风电的上网空间有限，风电很难得到有效的利用。传统的解决方案是在系统中单一地加入储热装置或电锅炉来减少弃风现象的发生，而储热装置和电锅炉又受设备本身功率的限制，故此方案消纳弃风的能力有限，在某些情况下并不能够完全地消纳风电。同时，从负荷侧视角来看，准确的中短期负荷预测是电力部门调配电力资源、电力公司制订合理销售计划的前提。随着智能电网的不断发展，电力企业积累的大量数据为精确的负荷预测提供了数据基础。传统的中期负荷预测方法对原始数据平稳性要求较高，而中期负荷曲线是一种典型的非平稳、非线性时间序列。并且，传统预测方法对处理具有增长性和波动转折性的二重趋势中期负荷序列表现较差且不能同时考虑多种影响因素，无法对中期负荷影响因素进行筛选。传统的短期负荷预测方法非线性映射能力有限，对未知数据的泛化能力较弱，容易存在时间序列信息的丢失问题，预测精度仍有提升空间。因此，传统的负荷预测方法不能完全适用于中短期负荷预测。针对上述两方面的主要问题，《数据-模型混合驱动的电力负荷预测与热电联产系统优化调度研究》开展了数据-模型混合驱动的电力负荷预测与热电联产系统优化调度研究工作。

　　庞新富（1978-），辽宁省营口市人，工学博士，副教授，硕士生导师。九三学社沈阳市委委员，《计算机测量与控制》编委。入选2019辽宁省高等学校创新人才支持计划、沈阳市中青年科技创新人才支持计划。博士毕业于东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室博士后，丹麦技术大学电气工程系、英国德蒙福特大学计算机科学与信息学院访问学者。主持国家自然科学基金面上项目、中国博士后科学基金特别资助、中国博士后科学基金面上项目、辽宁省自然科学基金重点领域联合基金等纵向项目14项；参与国家863重大专项、国家自然科学基金重点项目等纵向项目20余项；发表论文70余篇，SCI检索15篇、EI检索38篇；授权中国发明专利4项。荣获2020沈阳市优秀科技工作者、2020九三学社辽宁省优秀社员。王黎明（1988-），湖南省衡南县人，高级工程师。大连海事大学电子与通信工程专业硕士毕业，沈阳工业大学电气工程专业在读博士，辽宁省“百千万人才工程”万层次人才，沈阳市高级人才，中国可再生能源学会会员，中国电工技术学会高级会员。主持辽宁省应用基础研究项目1项，主持完成省部级科研项目2项、市级项目2项、企业委托科技项目2项；发表SCI检索论文3篇、中文核心期刊论文2篇；以首发明人授权实用新型专利3项，申请发明专利2项；获辽宁省科技进步三等奖1项。