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为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高. 相似文献
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为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高。 相似文献
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为了准确预测电力系统的短期负荷变化,为电力系统安全、经济、高效运行提供指导方向,提出了一种将模糊聚类以及随机森林回归算法进行组合的电力系统负荷预测方法,利用粗糙集构建补偿规则,对预测结果进行修正补偿。首先,通过对电力系统负荷的周期性、天气相关性等特征进行分析,利用C均值模糊聚类算法对历史样本进行聚类,在进行随机森林回归预测时,使用聚类后同类数据作为训练集样本构建决策树。考虑到随机森林回归预测偏保守、电力系统负荷在峰值处波动大的特征,在得到预测结果后利用粗糙集理论生成补偿规则,对负荷预测进行修正。利用所述方法对北爱尔兰地区进行一日24 h的负荷预测,结果跟实际负荷的平均绝对误差百分比为2.09%,验证了该预测方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:14,自引:3,他引:11
短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果. 相似文献
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随着电力系统智能化的不断发展,高精度的短期电力负荷预测成为电力系统经济运行研究的重要课题之一。在介绍了卡尔曼滤波原理的基础上,给出了卡尔曼滤波一步递推方程组。结合电力系统负荷情况,建立了卡尔曼滤波短期负荷预测模型,并对其进行预测。通过引入假期因子提出了改进的卡尔曼滤波算法,提高了卡尔曼滤波预测精度,验证了改进算法的正确性和有效性。 相似文献
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基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:6
电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。 相似文献
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基于累积式自回归动平均法和反向传播神经网络的短期负荷预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对电力系统短期负荷的特点建立了将累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和采用反向传播算法(back propagation,BP)的神经网络法相结合的短期负荷预测模型。该模型利用ARIMA方法对线性时间序列逼近能力强的特点首先对预测日负荷进行预测,然后应用BP神经网络方法对预测结果进行修正,因此克服了单一算法存在的不足。应用该模型对某地区电网进行负荷预测,结果表明该方法的预测效果较好 相似文献