Probabilistic Net Load Forecasting for High-Penetration RES Grids Utilizing Enhanced Conditional Diffusion Model
作者: Yixiang Huang, Jianhua Pei, Luocheng Chen, Zhenchang Du, Jinfu Chen, Zirui Peng
分类: eess.SY
发布日期: 2025-03-22 (更新: 2025-06-03)
💡 一句话要点
提出增强条件扩散模型ECDM，用于高渗透率可再生能源电网的概率性净负荷预测。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 净负荷预测 概率预测 条件扩散模型 可再生能源 智能电网
📋 核心要点
- 传统确定性净负荷预测在高渗透率可再生能源电网中面临挑战，难以准确量化不确定性。
- 提出基于特征信息增强条件扩散模型（ECDM）的概率性预测框架，量化认知不确定性和偶然变异性。
- 实验结果表明，ECDM在净负荷预测方面优于现有方法，并扩展到多能源预测，提高可解释性。
📝 摘要（中文）
现代电力系统中，间歇性分布式可再生能源（RES）的普及从根本上损害了确定性净负荷预测的可靠性和准确性。生成模型，特别是扩散模型，在情景预测的不确定性量化方面表现出卓越的潜力。然而，它们的概率预测能力和条件引导机制仍有待探索。本文开发了一种日前概率性净负荷预测框架，通过使用特征信息增强条件扩散模型（ECDM）系统地量化认知不确定性和偶然变异性。ECDM架构使用基于插补的条件扩散模型实现净负荷分布生成过程，其中通过交叉注意力机制融合天气和日历数据等多模态条件输入。具体而言，利用历史净负荷曲线通过保留时空完整性的非参数插补算子来引导反向扩散轨迹。为了捕捉周期性特征，还引入了一种新颖的每周排列方法，同时集成了一个无条件模型以确保生成场景的多样性。随后，通过RES间歇性下的自适应核密度估计获得预测净负荷的最大概率点和概率区间。此外，ECDM扩展到多能源预测框架，试图提高净负荷预测的可解释性。在公开数据集上的数值实验表明，与现有的最先进方法相比，所提出的方法具有优越的预测性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高渗透率可再生能源电网中，传统确定性净负荷预测方法无法准确量化不确定性的问题。现有方法难以有效处理可再生能源的间歇性和波动性，导致预测精度下降，影响电网的稳定运行和调度。
核心思路：论文的核心思路是利用条件扩散模型生成多个可能的净负荷情景，从而量化预测的不确定性。通过将历史数据、天气信息等作为条件输入，引导扩散模型的反向过程，生成具有多样性和时空一致性的净负荷样本。同时，引入每周排列方法和无条件模型，增强模型的周期性捕捉能力和生成场景的多样性。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据预处理：对历史净负荷数据、天气数据等进行清洗和特征提取。2) 条件扩散模型构建：构建基于插补的条件扩散模型，利用交叉注意力机制融合多模态条件输入。3) 场景生成：通过反向扩散过程生成多个净负荷情景。4) 概率预测：利用自适应核密度估计方法，从生成的场景中提取最大概率点和概率区间。5) 多能源预测扩展：将ECDM扩展到多能源预测框架，提高净负荷预测的可解释性。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种特征信息增强的条件扩散模型（ECDM），能够有效融合多模态条件输入，提高预测精度。2) 引入了基于插补的条件扩散模型，保留了时空完整性。3) 提出了一种新颖的每周排列方法，增强了模型对周期性特征的捕捉能力。4) 将ECDM扩展到多能源预测框架，提高了预测的可解释性。
关键设计：在ECDM中，使用了交叉注意力机制来融合天气和日历数据等多模态条件输入。历史净负荷曲线通过非参数插补算子引导反向扩散轨迹。每周排列方法通过对历史数据进行重新排列，增强了模型对周期性特征的捕捉能力。自适应核密度估计方法用于从生成的场景中提取最大概率点和概率区间。损失函数的设计旨在平衡预测精度和场景多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在公开数据集上的数值实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与现有的最先进方法相比，ECDM在净负荷预测方面具有更优越的性能。具体的性能提升数据未知，但摘要强调了ECDM的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网的运行和调度，提高可再生能源的消纳能力，降低电网运行风险。通过提供更准确的概率性净负荷预测，可以帮助电力系统运营商做出更合理的决策，优化能源分配，提高电网的稳定性和可靠性。此外，该方法还可扩展到其他能源领域的预测，例如风电、光伏发电等。
📄 摘要（原文）
The proliferation of intermittent distributed renewable energy sources (RES) in modern power systems has fundamentally compromised the reliability and accuracy of deterministic net load forecasting. Generative models, particularly diffusion models, demonstrate exceptional potential in uncertainty quantification for scenario forecasting. Nevertheless, their probabilistic predictive capabilities and conditional bootstrapping mechanisms still remain underexplored. In this paper, a day-ahead probabilistic net load forecasting framework is developed by systematically quantifying epistemic uncertainty and aleatoric variability using the feature-informed enhanced conditional diffusion model (ECDM). The ECDM architecture implements the net load distribution generation process using an imputation-based conditional diffusion model, where multi-modal conditional inputs, such as weather and calendar data, are fused via cross-attention mechanisms. Specifically, historical net load profiles are utilized to guide the reverse diffusion trajectory through non-parametric imputation operators preserving spatial-temporal integrity. To capture periodic characteristics, a novel weekly arrangement method is also introduced, while an unconditional model is integrated to ensure diversity in the generated scenarios. Subsequently, the maximum probabilistic points and probability intervals of predicted net load are obtained by the adaptive kernel density estimation under RES intermittency. Moreover, ECDM is extented to multi-energy forecast framework, attempting to increase interpretability of the net load predictions. Numerical experiments on a publicly available dataset demonstrate the superior forecasting performance of the proposed method compared to existing state-of-the-art approaches.