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基于层次分析法的电力负荷组合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高电力系统负荷预测的预测精度,提出了一种基于层次分析法的中长期负荷预测组合预测的方法,依据层析分析法中要素权重求取原则,建立了阶梯层次结构,构建两两比较矩阵,分层次对权向量取值,实现了中长期负荷组合预测下各单一负荷预测的总权重的求取,提高了权重求解的准确性;利用组合预测的原理,按照层次分析法中求解出的权重系数,将多个预测模型的预测结果进行拟合,得到组合预测的结果,从而有效减小单一负荷预测中不确定性因素带来的误差,规避各单一预测方法的不足,减少单一负荷预测对电力系统负荷预测的预测风险,提高预测精度。最后利用某县2005-2010年的除大用户用电负荷作为算例进行实例分析并证实了所提方法的科学性、实用性。 相似文献
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随着电力系统的转型升级,新型电力系统的能源供应和消费发生了巨大的转变,因此对电量预测提出了更高的要求。月度电量的准确预测为新型电力系统的优化调度和电力市场的营销计划提供可靠的依据。在深入挖掘历史电量数据、综合分析月度电量特征及相关因素影响的基础上,结合Prophet算法和KELM神经网络算法各自的优势,提出了一种考虑气温、经济水平和节假日的月度电量组合预测方法。首先基于月度电量数据建立了Prophet预测模型,并进行了参数调优过程;其次利用KELM神经网络建立了基于历史电量、气温、GDP、节假日信息的预测模型,并通过参数调优确定最佳预测模型;最后,以加权组合的方式,建立月度电量组合预测模型。通过算例分析,比较了组合算法和其他算法的预测误差和预测效果,表明了本文所提组合模型在预测精度方面有所提升,验证了预测算法的有效性。 相似文献
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基于负荷误差和经济发展趋势的组合预测模型在中长期负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对组合预测未来预测期权重的确定,充分考虑电力需求与未来经济发展的关系,提出基于两个评价指标来计算各单一预测模型的权重,指标一是各单一模型预测值与实际负荷的误差,指标二是各预测值的年增长率与国内生产总值年增长率的误差.采用客观熵权法和主观G1法来确定两指标的相对重要性,最后综合得出各单一预测模型的权重.该改进组合预测模型解决了未来预测阶段权重的求解问题,通过对农网中长期电力负荷进行预测,结果表明该方法比常规方差优选组合预测模型更为准确和可信. 相似文献
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针对传统中长期电量预测方法思路单一,忽视不同层次电量预测之间的内在联系而影响中长期电量预测精度的问题,提出了一种基于用电行业分类的新型中长期电量预测方法。首先,设计了适用于电量预测的用电行业分类原则和方法;然后,以8种特性互补的预测方法为基础,建立优选组合预测模型,对待预测区域整体以及各用电行业的电量需求分别进行年度和季度的预测;最后,运用多级预测协调理论建立了一个二维二级协调模型,对上一步的电量预测值进行修正,改善预测精度,得到上下级统一的区域整体以及各行业未来年度和季度的电量预测值。以实际的电量数据进行了算例分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于分段积温效应的夏季负荷组合预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了积温效应的2种表现形式:多日积温效应和两日积温效应,提出了考虑积温效应的夏季负荷组合预测方法。该方法充分考虑积温效应的2种表现形式,建立了3种温度的修正模型;为了提高预测精度,采用基于多元线性回归法、BP神经网络和支持向量机的组合预测方法。以江苏某地区的负荷数据作为历史数据,采用基于最小二乘法优化的模拟退火法求解最优参数对温度进行修正,并将修正之后的温度代入组合预测模型中预测负荷,结果表明,预测精度高,可以满足系统调度人员的需要。 相似文献