基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。     

中长期电力负荷组合预测

电力负荷的中长期预测是电力投资决策的关键,但由于其影响因素众多、变化较大等原因,预测精度一直是一个难点,基于神经网络的组合预测可以提高预测精度。     

基于优选组合预测技术的中长期负荷预测

中长期电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要前提。该文提出优选组合预测技术分为模型筛选和组合模型筛选两大部分。单个模型的筛选方法选择改进的灰色关联度指标和冗余校验方法,改进的灰色关联度指标更加注重预测发展趋势预测的精准度,冗余校验是对已经筛选出来的模型进行冗余检查。选择5种组合预测方法,较大程度兼容组合预测的实用性和准确性。改进的预测误差指标体系验证了优选组合预测技术在中长期负荷预测中的合理性。     

基于IOWA-AHP的中长期负荷组合预测法

针对中长期电力负荷预测的特点,提出一种基于诱导有序加权平均(IOWA)算子和层次分析法(AHP)的中长期负荷组合预测法.首先通过各单项预测模型在历史年内各个时点的诱导值大小按顺序赋权,以误差平方和为优化目标求出IOWA加权系数;然后利用层次分析法综合考虑拟合精度、发展一致性和模型可信度,求出各单项预测模型在预测年内各个时点的诱导值,进而预测出负荷值.该方法的特点是:组合预测加权系数与单项预测模型无关,而与其在各个时点的诱导值密切相关;引入专家经验,减小了不确定因素的干扰.实际算例验证了该方法的可行性和有效性.     

中长期负荷组合预测的改进

对中长期负荷组合预测进行了研究,提出了基于预测有效度最优的原则来求取组合预测加权系数的方案。通过引入可信赖域,改进预测精度矩阵,来推导单个预测和组合预测的阶预测有效度。由拟合样本因子区分样本区和预测区的加权系数,给出预测区加权系数的公式,得出基于一阶和二阶有效度最优原则的中长期负荷组合预测模型。算例结果表明,2种预测模型具有良好的预测精度。     

基于遗传算法优化的中长期月度负荷组合预测

正提出一种基于遗传算法优化的中长期月度负荷组合预测方法。模型以组合预测的误差平方最小为目标函数,并采用遗传算法优化出权重系数。分别通过对线性回归模型、趋势外推模型、灰色模型等权平均组合预测法以及基于遗传算法优化权系数的组合预测模型仿真,对组合预测结果、单一模型预测结果进行分析,验证此算法的优越性。     

基于层次分析法的中长期电力负荷组合预测

针对单一负荷预测方法较难准确预测电力负荷的情况,将层次分析法应用于中长期电力负荷组合预测中,分析组合预测的层次模型和计算方法,以某市2007-2009年用电量进行模拟预测,结果表明该方法预测精度高,具有较强的实用性.     

基于时间尺度组合优化的中长期负荷预测方法

电力负荷预测对电网建设规划、电能生产和调度等具有重要作用,是电力部门的重要工作之一.根据负荷预测需求和不同时间、期限负荷变化特点的区别,可将电力预测分为短期电力负荷预测和中长期电力负荷预测.短期电力负荷预测一般以未来几分钟到几周为时间周期对电力负荷进行预测,主要用于安排开停机计划和最优机组组合、电力的经济调度及系统运行...     

基于熵权的中长期电力负荷组合预测

运用多个预测效果的评价指标综合比较多种中长期电力负荷预测方法,结合熵权的方法客观地为每种预测方法分配权重,将各方法的预测结果加权求和得到最终的预测结果。实例表明,该方法在提高预测精度的同时减小预测的风险。     

基于改进的预测有效度的中长期负荷组合预测

变权组合预测是负荷预测研究领域的热点,预测的关键是确定加权系数的原则.引入可信赖域α,改进了预测精度矩阵,推导了单个预测和组合预测的k阶改进预测有效度.通过拟合样本因子β,区分了样本区和预测区的加权系数.给出了基于一阶和二阶改进预测有效度最优级原则的中长期负荷组合预测模型.实际算例说明了预测模型的有效性.     

基于改进的预测有效度的中长期负荷组合预测

变权组合预测是负荷预测研究领域的热点,预测的关键是确定加权系数的原则。引入可信赖域α,改进了预测精度矩阵,推导了单个预测和组合预测的k阶改进预测有效度。通过拟合样本因子β,区分了样本区和预测区的加权系数。给出了基于一阶和二阶改进预测有效度最优级原则的中长期负荷组合预测模型。实际算例说明了预测模型的有效性。     

中长期电力负荷的组合预测法

组合预测法能较大限度地利用各种预测样本信息,有效地减少单个预测模型建立过程中一些环境随机因素的影响,提高预测精度.通过对灰色预测法、等维新息法、回归分析法的研究,先由原始数列建立灰色预测模型,预测出近期数据,再运用等维新息思想,把灰色模型的近期预测值添加到原始数列中,生成组合的数列,由新生成的组合数列建立回归模型,预测...     

基于马尔科夫修正的中长期电力负荷组合区间预测

针对组合预测效果评价指标的单一化,从损失型和收益型两方面出发,使用熵权法和方差—协方差法对单一预测模型进行权重计算,最后使用马尔科夫转移矩阵对结果进行区间化。该改进的组合预测模型不仅考虑了中长期预测的准确性,还考虑了预测曲线的相似性,预测的区间值更具有实用价值。     

基于支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷的因素多,随机性强,单一预测方法很难满足不同情况的预测需要,组合预测能较好地解决单一模型的不足,但现有组合预测模型主要基于经验风险最小,预测精度受组合模型的限制.本文提出一种基于最小二乘支持向量机的中长期负荷组合预测模型,该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择多项式核函数的最小二乘支持向量机进行组合预测.实际算例表明,本文提出的组合模型预测平均误差仅为1.719%,具有良好的可行性和有效性.     

基于改进ABC算法的中长期电力负荷组合预测

将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,通过与组合预测模型相结合,对组合预测目标函数进行优化权重求解。另外针对该算法的早期收敛速度慢、后期容易陷入局部最优的缺点,通过引入扰动项,并进行最坏蜜源替代予以解决。实例分析证明该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强。利用它求得的组合预测值,相对于单一模型的预测结果,精度有较大的提高,说明该改进算法应用到中长期电力负荷预测中是可行的。     

基于D-S证据理论的中长期电力负荷组合预测

针对电力系统中长期负荷预测的特点,分别应用灰色系统理论及回归分析方法对中长期负荷进行了预测研究。然后基于D-S证据理论对两种负荷预测方法进行了组合预测,提出了一种新的电力负荷组合预测方法。并通过与两种预测方法的仿真验证对比,证明了本方法具备较高的精度及较强的可操作性,可为电网中长期规划提供有效的借鉴指导。     

基于方差-协方差组合预测的中长期电力负荷预测研究

关于中长期电力负荷预测有多种预测方法,但各方法被许多因素所局限,本文选用线性回归模型、二次多项式模型和灰色预测模型分别对电力负荷进行预测,再综合起来建立方差-协方差组合预测模型。通过比较后得出结论,本方法大大降低了误差,提高了预测精度,可以科学地预测中长期的电力负荷。     

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

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.     

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

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。