【精彩论文】面向统一能源系统的中长期氢负荷预测

观点凝练

摘要：未来能源社会中氢气将在电力、工业、供热、交通等领域发挥巨大作用，氢能将作为统一能源系统的关键要素，实现各能源相互转化。针对未来社会中氢能在工业、供热、交通等领域的需求，提出一种氢负荷预测的方法。获取工业领域的氢负荷样本数据，算出负荷数据的特征，采用支持向量机回归（SVR）算法，得到工业领域氢负荷预测模型；然后，以供热、交通领域需氢数据建立模型，采用改进灰色GM(1，1)模型与新陈代谢模型结合，得到供热、交通领域氢负荷预测模型；最后，叠加3种氢负荷预测，完成数学模型构建。从结果可以看出SVRT预测方法十分准确、改进灰色GM(1，1)模型与新陈代谢的组合模型组预测精度较高，该方法可用于中长期氢负荷预测。
结论：氢气居于统一能源系统的关键要素，将电力网络、工业领域、供热领域和交通领域统一起来。未来统一能源系统的发展需要精度的氢负荷预测技术，氢负荷的精确预测能够为未来社会的工业、供热和交通领域发展作出贡献，将为电力系统的稳定运行提供保障。因此，本文对氢负荷预测进行了探索。

针对工业领域基于月需氢负荷建立的时间序列的SVM氢负荷预测模型对中长期的氢负荷预测取得了满意的结果。从仿真实验结果可以看出工业领域采用SVM对氢负荷中长期预测中3种工业产品需氢量的平均相对误差分别为0.076%、1.68%、0.45%，可以证明采用SVM算法可以对工业领域对氢能需求进行有效的预测。供热及交通领域预测结果，改进灰色GM(1，1)模型与新陈代谢的组合模型组进行预测可得对处理后的数据适应性较好，预测结果的误差较小，在可承受范围内，可以证明供热及交通领域对氢能的中长期需求可以采用该组合模型。

引文信息

彭生江, 孙传帅, 妥建军, 等. 面向统一能源系统的中长期氢负荷预测[J]. 中国电力, 2022, 55(1): 84-90.PENG Shengjiang, SUN Chuanshuai, TUO Jianjun, et al. Medium and long-term hydrogen load forecast for unified energy system[J]. Electric Power, 2022, 55(1): 84-90.

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编辑：杨彪

审核：方彤

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