电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,有着重要的意义。以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,给出了小波神经网络——MRA(小波多分辨率分析) LMBP(L-M优化算法的BP模型)组合负荷预测模型对电力系统短期负荷进行预测。仿真结果证明组合模型比单纯使用神经网络负荷预测模型提高了预测精度,尤其是在一定程度上提高了每日峰值负荷的预测精度,具有良好的应用前景。     

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。     

城市电力规划负荷预测之我见

在城市电网规划工作中,电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要组成部分,是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。文章对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述,力负荷综合预测体系进行了详细分析研究,最后结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。     

电力系统负荷预测方法分析及应用

电力系统负荷预测对于促进电力行业发展有着积极影响,负荷预测结果可以直接用于电力系统运行管理,从而提高系统运行的稳定性、安全性以及积极性。本文首先对电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的负荷预测方法进行分类,并结合实例分析了其具体应用。     

基于支持向量机的负荷非线性组合预测研究

短期负荷预测是电力系统调度管理部门制定开停机计划及在线安全分析的基础,为了提高电力行业经济效益和社会效益,精确的负荷预测是最重要的工作内容。近年来的研究表明,组合预测比单项预测具有更高的精度。为了提高短期负荷的预测精度,提出一种基于支持向量机的负荷非线性组合预测方法,并与BP神经网络组合预测相比较,测试结果表明了该方法的有效性与优越性。     

电力系统负荷预测方法综述

从电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,并可减少发电成本。文中介绍了通过引入其他领域的理论来改善电力系统负荷预测的分类、模型以及预测的方法,同时对其发展动态进行了展望。     

浅论电力系统负荷预测方法

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠和经济运行的前提。本文论述了几种负荷预测方法的特点和影响预测精度的因素,并分析了各种预测方法的优缺点。     

基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测

短期电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,其准确性对电力系统运行的可靠性、经济性都有重要意义。本文在灰色模型、ARIMA模型以及指数平滑族模型的基础上,提出了一种基于以上三种模型的组合预测模型,并用粒子群优化算法对其组合权重系数进行了优化。对澳大利亚新南威尔士州2011年9月实际电力负荷数据进行实例分析,其结果表明本文提出的组合模型确实能够提高短期电力负荷预测的精度。     

基于ART算法的电力负荷预测

为了有效支持用电管理决策及负荷预测,在分析用电管理及智能辅助决策支持技术发展现状的基础上,提出了一种基于自动回归树(ART)算法的电力负荷预测方法.利用该预测方法对电力远程自动抄表系统所采集的历史数据进行了处理分析.针对实际系统应用,验证了该方法适用于短期负荷预测,也适用于时未来电力负荷的准确快速预测.因此它是一种行之有效的方法.     

Spatial electric load forecasting: A tutorial review

A spatial load forecast is a forecast of the future locations and magnitudes of electric load within a utility's service territory. Such forecasts are a necessary part of power delivery system planning. This paper presents a comprehensive review of spatial load forecasting techniques. A discussion of planning needs, uncertainty, spatial growth character, and forecasting error focuses attention on the essential qualities of a spatial forecast. The various approaches to forecasting are then reviewed, compared, and evaluated on a uniform basis. Emphasis is on the use of two-dimensional signal theory as a uniform framework for analysis of load, growth, error, and forecast model behavior.     

基于相空间重构的电力系统负荷预测

近年来,混沌理论在非线性系统中得到了越来越广泛的应用。针对电力系统负荷时间序列的复杂性和混沌行为,采用基于相空间重构技术的电力负荷时间序列混沌预测也成为电力负荷预测的一大研究方向。在总结和归纳的基础上,对基于相空间重构的负荷预测进行了分析论述,并展望其应用前景。     

基于MRA与回归分析法的短期电力负荷预测

为提高电力系统短期负荷预测准确度,首先利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行分解处理,根据其在小波各尺度上子序列的特性分别进行回归预测,再将预测结果进行小波重构,得到了满意的预测结果。     

GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷,采用GRNN（广义回归网络）的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。     

基于混沌时间序列的BP神经网络电力负荷预测

在混沌时间序列的基础上,应用BP神经网络对电力负荷进行了预测,并对模型特性进行了分析。理论分析和实例计算均表明该预测模型的精确度较高,适合在电力负荷预报中推广应用。     

基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。     

综合能源系统主动配电网常规负荷预测模型

为实现高精度、高效率的电力负荷预测,构建一种综合能源系统中主动配电网常规负荷预测模型。首先建立综合能源等效模型,分析不可控负荷、可控负荷、可调负荷的特性;采用主动式负荷特性分析方法与储能特征分析方法分析主动配电网的友好负荷与储能特性,在设计目标函数和约束条件的基础上实现对综合能源系统中主动配电网常规负荷预测模型的求解。实验结果表明:该模型的预测性能较高、应用成本较低,能够高精度预测综合能源系统中主动配电网常规负荷情况。     

Power short-term load forecasting based on big data and optimization neural network

With the reduction of the cost of power data acquisition and the interconnection of large scale power systems,the types of data available in the power network are becoming more and more abundant.In the past,the centralized fore-casting method was limited to the analysis of the massive power data.Therefore,a short-term power load forecasting based on large data and particle swarm optimization BP neural network was proposed,and short-term power load fore-casting model was established.The actual load data of the national grid,using the method of prediction,compared with the actual load data and centralized load forecasting results prove that this method is accurate enough,reduce the load forecasting time with feasibility in practical application.     

基于混沌时间序列的电力月负荷预测

采用一种基于混沌时间序列的负荷预测方法进行月用电量的预测。这种方法可以不考虑气候等因素，仅利用电力负荷的历史数据计算来进行预测，就可以得到较高的预测精度。