基于预测可信度的多级协调空间负荷预测方法

提出了一种基于负荷预测可信度的多级协调SLF方法。该方法首先确定了元胞历史负荷数据的评价指标,并运用灰色关联度理论,计算出各元胞的负荷预测可信度。然后建立空间电力负荷多级协调模型,并将元胞负荷预测可信度应用到多级协调模型中,最后利用该模型调整元胞目标年的预测值。空间电力负荷多级协调模型以不同层级负荷之间的关系为基础,在一定程度上能够消除上下级电网的预测结果之间出现的不均衡、不协调的现象,从而提高了空间负荷预测结果的准确性,为进一步的电网规划打下了坚实的基础。选取了指数平滑作为预测方法,并对预测结果采用空间电力负荷多级协调模型进行优化调整,调整结果表明空间电力负荷多级协调模型具有实用性和有效性。     

基于误差预测修正的负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统的可靠和经济运行意义重大。国内外学者对负荷预测理论做了大量研究,提出了许多预测方法。基于这些方法,提出了一种有辅助和修正作用的措施——误差预测修正,即通过对预测产生的误差进行预测和分析,形成预测修正模型,再结合原预测模型预测负荷,以扩大原模型的适用范围和提高它的预测精度。最后通过算例,验证了该方法的科学性和实用性。     

基于灰色理论负荷预测的应用研究

灰色预测系统GM(1,1)模型用于负荷按指数增长态势变化时,预测精度较高,但当影响负荷的因素较多、模型灰度较大时,精确度就不够理想。在分析灰色负荷预测模型GM(1,1)的基础上,对模型中的α参数和负荷预测差值建立了修正模型,进而修正负荷预测值,使预测精度得以提高。通过算例进行验证,说明了灰色GM(1,1)模型在某些情况下精度不高的原因,通过修正使预测精度得到较大的提高。     

基于误差修正的短期负荷预测方法

目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型,提出一种新的负荷预测思路,即从传统频域预测方法的误差入手,通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测,然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型,并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性,达到了提高短期负荷预测精度的目的。     

基于规律性分析和误差修正的负荷预测方法

电力系统负荷成因复杂、影响因素多,在负荷水平相对较低、负荷波动较大的地区,精确预测具有一定的难度。考虑到在确定的时空范围内,负荷时序曲线的波动变化具有一定的规律性,采用经验模态分析法对负荷曲线进行解析,针对解析后得到的不同特性的分量选择适当的方法进行预测,求和得到预测结果。在该预测过程的基础上,提出对历史预测结果与实际负荷之间的虚拟偏差进行建模,分析其思路和方法,修正对未来负荷进行预测的结果,从而实现负荷预测流程的自动闭环全反馈,提高负荷预测精度。应用某地区夏季某日96个时刻点负荷时序曲线进行MATLAB仿真计算,实例验证了该方法在负荷波动较大时期进行精确预测的有效性和实用性。     

基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测

在台风期间现有的负荷预测方法的预测精度一般不高.在此背景下,以广东地区为例,首先分析了气象因子与系统负荷之间的相关性,从总负荷中分解出趋势分量、周期分量和气象敏感分量,在此基础上提出了基于相似日气象负荷修正的适用于台风期间的短期负荷预测方法.同时,为克服台风日样本较少所导致的预测困难,将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中,并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性.用广东电力系统的实际数据做了测试,预测结果表明采用所发展的修正模型时台风日的负荷预测精度较现有方法有了较大提高.     

基于弹性系数的电力系统短期负荷预测方法

针对电力系统负荷变化具有明显的分形自相似性的特点，提出了一种新的基于弹性系数的短期负荷预测方法。运用此方法对实际负荷进行预测，通过对预测结果的各种性能指标的分析，表明此方法具有较高的预测精度，尤其是提高了双休日的预测精度，从而为特殊假日的负荷预测提供了新思路。     

计及气温因素的年度负荷预测修正方法

为剔除气温敏感负荷对发展趋于饱和地区年度负荷预测的影响,提出计及气温因素的年度负荷预测原始数据和预测结果修正方法.根据年最大负荷与年最高温度的分段线性关系建立综合调整模型,基于该模型提出了负荷预测历史数据还原和预测结果数据调整方法,并给出预测调整修正算例.实际算例表明,该方法在上海市区的负荷预测过程中能充分考虑最高气温对最大负荷的影响,提高了负荷预测的实用性和有效性.     

基于模糊神经网络与灰色理论的负荷预测方法

提出了基于模糊神经网络(FNN)和灰色理论的电力负荷预测方法,分析了灰色理论的局限性并做出改进;将等维新信息递推GM(1,1)模型与模糊神经网络相结合,解决了模糊神经网络和灰色理论样本空间不能变换、计算误差不能及时修正2个缺点,并以内蒙古电网负荷预测为例,应用MATLAB语言对系统进行仿真.测试结果表明,该方法具有较高的预测精度.     

针对气象因素的短期负荷预测修正方法

由于受气象因素的影响,目前的短期负荷预测方法的结果误差往往偏大,需要进行人工修正。文中通过分析多种气象因子与电网负荷的相关性,找出气象因素与电网负荷的对应关系。在此基础上给出了经验性的修正模型库的建立方法,并针对湿度、降雨、温度、气压等因素建立了相应的修正模型,编制出符合负荷预测要求的实用软件。测试结果表明,由于考虑了气象因素的影响,预测模型具有较好的精度。     

基于改进灰色GM模型的用电量预测方法研究

季度用电量同时具有增长性和季节波动性二重趋势,而灰色GM(1,1)预测模型只能反映用电量的总体变化趋势,不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。提出灰色GM(1．1)用电最预测模型的改进模型——灰色季节变动指数模型GSI(1,1)模型,将灰色预测方法与季节指数有机结合起来。算例表明,与灰色预测方法相比,GSI(1,1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度,适用于季节性用电量预测。     

基于协整理论的负荷预测新方法

对用电量、GDP变量系统建立了向量自回归模型,使用Johansen-juselius方法分析2个序列之间的协整关系,确定了协整向量,利用误差纠正项将无约束向量自回归模型修正为向量误差纠正模型,用极大似然估计参数完成模型的参数估计。从理论层面分析了2个变量系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制。最后运用该模型对江苏省季度数据进行预测分析。基于协整理论的负荷预测方案有效地避免了传统建模中出现的伪回归隐忧,实际算例表明,模型的预测效果是满意的。     

基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测

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。     

基于超短期负荷预测的Non-AGC与AGC协调控制策略研究

为了消纳大规模新能源并网给系统带来的随机性和波动性,针对Non-AGC机组与AGC机组调节速率的不同,给出Non-AGC与AGC协调控制策略。利用超短期负荷预测提前为Non-AGC机组制定发电计划,达到用Non-AGC分担AGC调解压力的目的。利用"波动窗"算法给出Non-AGC机组调节速率与调节时间的计算方法;利用CPS标准制定AGC机组调节策略,并考核AGC机组调节性能。利用该协调控制策略模拟山东电网运行情况并和现有调度模式在AGC调节容量、频率控制、ACE、CPS指标等方面进行对比分析,结果表明,基于超短期负荷预测的Non-AGC与AGC协调控制策略是实用、有效的,既能维持良好电能质量又能消纳新能源并网的波动性。     

基于信息论与混合聚类分析的短期负荷预测方法研究

短期负荷预测中,影响用电量的因素众多,传统方法在其中作选择时,仅考虑每个因素与负荷的相关性,不考虑因素之间也存在相关性,造成选取的因素组合中存在相关性冗余和重叠。其次,传统聚类分析中,欧氏距离不能很好的度量负荷曲线形态上的相似性。因此,首先通过欧氏距离与余弦相似度混合度量,对负荷特性曲线聚类。然后,用信息论方法在9种影响因素中选取最优的组合,考虑了影响因素相互之间的相关性。最后,将与待预测用户同类的用户的负荷及其关联因素数据作为训练样本,建立支持向量机预测模型。通过对上海某地实际样本数据的分析,证明该方法预测结果平均相对误差为1.46%,相对误差控制在1%以内的概率达到72.72%,具有较好的实用性。     

基于改进模糊回归分析法的负荷预测

对电力系统的负荷预测问题进行了研究,并提出了一种改进后的模糊回归分析算法。该方法利用模糊预测法和回归分析法各自的优点,按不同情况下两种方法的重要程度,用区间层次分析法赋以灵活可调的权重值。通过算例验证,此方法适合于中长期电力系统负荷预测。     

基于适应性子集度神经网络的电力系统短期负荷预测

依据模糊模式识别、子集度测度理论，提出一种适应性子集度测度神经网络的短期负荷预测的新方法；该方法可在线地学习神经网络的结构和参数，确定连接方式和神经元节点。仿真结果表明：该方法具有预测精度高、速度快的优点，是值得广泛推广的好方法。     

基于信息融合理论的电力系统预测方法研究

针对电力系统大而复杂的特点 ,分析了以往各种预测法对电力系统预测精度提高的有限性 ,提出了一种基于信息融合理论的电力系统预测法。依据对信息融合熵的定义 ,提出并证明了信息融合的有效性和熵最大压缩两定理。基于此 ,给出了基于信息融合理论的电力系统预测方法的依据、准则和步骤。通过对信息融合的信息量增加定理和基于信息融合理论的电力系统预测误差减小定理的提出与证明 ,以及实际算例 ,都充分说明了该方法的可行性和优越性     

基于平均负荷法预测电力电量

针对目前国内有关电力市场负荷预测方法存在的问题．积极探索某一特有电网的运行规律．提出了在现有条件下通过平均负荷法预测用电量和最大负荷,并将其与数学模型函数预测法相比较,得出其具有采集数据方便、预测准确程度高、耗费时间少等特点。