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母线负荷预测对于电网调度运行的安全性和在线分析决策的准确性具有重要的意义。为了进一步提高母线负荷预测精度,提出了一种基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法。结合当前电力大数据,首先将历史负荷数据、日期信息以及天气信息等多类型数据作为预测模型的输入特征,并建立基于BP-ANN(back propagation)神经网络和CNN(convolutional neural network)神经网络融合的预测模型。然后采用BP-ANN提取数值类型和类别类型数据的特征向量,与CNN提取图像型数据的特征向量进行融合,通过多层BP-ANN神经网络进行超短期母线负荷的预测。最后,采用我国某地区220kV变电站高压侧的有功负荷历史数据和该地区天气信息进行实例分析。实验结果分析表明,所提方法能够充分有效利用多源数据和模型融合的特点进行超短期母线负荷预测,相较于BP-ANN和CNN单独模型预测具有更高的负荷预测精度。 相似文献
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《贵州电力技术》2021,(4)
针对电网用电量准确预测的问题,本文利用电能负荷历史数据的时间序列特性,提出了一种基于电能负荷历史数据的递归神经网络预测方法,首先分析了短期负荷预测的关键影响因素,以自回归方法为例介绍了传统负荷预测模型框架。接下来以BP神经网络和递归神经网络为例,阐述了神经网络模型原理以及与负荷预测任务的契合点。最后,(1)以卢布尔雅那城市的真实负荷数据为例,基于长短期记忆单元,采用前一周的负荷数据和气象数据,对当前时刻的用电负荷进行预测;(2)采用前一周的负荷数据和气象数据对未来一周每小时的用电负荷进行预测;(3)在(2)的基础上引入未来一周的气象预测数据,对用电负荷进行预测。实验结果表明,在训练数据充沛的情况下,长短期记忆神经网络能够基于历史数据和气象数据对电能负荷进行较为可靠地预测。 相似文献
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基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测 总被引:19,自引:0,他引:19
针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素.采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能.可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比.既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。 相似文献
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为提高母线负荷预测精度,提出一种基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测方法。首先对预测母线负荷序列进行历史负荷与当前负荷的相关性分析,再进行系统空间母线与预测母线的相关性分析,根据两次相关性分析结果合理设置算例,得到预测网络的最优输入方式,然后利用长短时记忆网络(LSTM)建立母线短期负荷预测模型,最后运用吉林省某地区的实测数据将提出模型与反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的预测结果进行对比分析,验证本文提出的预测模型具有更高的精确度。 相似文献
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电力负荷预测是进行电网规划建设的依据,为准确预测清溪镇日负荷情况,对神经网络预测原理进行了研究,对清溪镇日负荷数据进行调查,依据BP神经网络的预测方法建立日负荷预测模型,通过Matlab实现清溪镇日负荷预测并对预测结果进行分析,结果表明基于BP神经网络的预测方法在城镇日负荷预测中效果理想。 相似文献
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母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过Matlab对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。 相似文献
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基于Hadoop架构的多重分布式BP神经网络的短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国电机工程学报》2017,(17)
随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力负荷数据规模呈现指数形式增长、且复杂程度增大,逐步构成了电力负荷大数据,传统负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于Hadoop架构的多重分布式BP神经网络的短期负荷预测方法。该方法首先在从BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程予以剖析的基础上,研究并建立基于Hadoop架构中Map Reduce框架的BP神经网络负荷分布式预测模型;其次,为弱化其"过拟合"问题,在引入"多重"概念的基础上,提出基于灰色关联度和最短距离法聚类的方式择取多重分布式BP神经网络预测模型初始重数和成员集的方法,并定义衡量聚类优劣的有效指标,以确定合理重数。实验结果表明,多重分布式BP神经网络预测方法相比传统BP神经网络,预测精度更高。 相似文献
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《贵州电力技术》2021,(2)
为提高分布式光伏发电功率预测的精度,满足电网调度和规划的高精度要求,本文利用光伏运行、电能量采集、电网调度等业务系统的海量数据,利用大数据分析方法研究大量分布式光伏接入对配电网负荷特性的影响,并提出基于气象相似日和粒子群算法优化BP神经网络的光伏电站功率预测方法。通过分析光伏发电功率随天气类型、温度、光照强度等气象因素变化规律,运用模糊聚类算法计算确定待预测日的气象相似日序列,选取气象相似日历史数据作为BP神经网络预测模型的输入变量,并采用粒子群算法方法优化BP神经网络的初始值,最终输出分布式光伏各时段发电功率的预测值。实验结果表明该方法可有效提高光伏电站功率预测模型的收敛能力和学习能力,具有较高的预测精度。 相似文献
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为提高短期负荷预测精度,改善预测模型的工程实用性,提出了一种结合纵向和横向相似日样本的短期负荷二维组合预测方法。常用BP神经网络需优化的参数多,故采用结构简单的广义回归神经网络作为单向模型的基本预测算法。在此基础上,再通过设置组合加权系数,运用粒子群优化算法寻优系数值,得到最终的二维预测结果。对比其他短期尤其是超短期负荷预测方法,该模型不仅考虑了气象因素对负荷的影响,还充分体现了"近大远小"原则,并智能优化系数组合预测结果。电网实际负荷数据验证表明,该预测模型操作性高,速度快,且有较高的预测精度。 相似文献
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母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,其预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度的大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过MATLAB对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。 相似文献
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负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。本文研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,本文所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。 相似文献