基于体感温度的电力系统负荷分类及负荷预测

针对体感温度与负荷之间的变化关系进行了深入研究,研究表明体感温度在不同范围内变化时将对地区负荷影响表现出截然不同特征。将负荷分为对体感温度敏感和不敏感2种类别,并提出2种负荷预测方法。2种负荷预测方法均以径向基神经网络为基础,并针对不同类型待预测负荷采取差异化样本选取和处理方法,有效提高了该负荷预测模型适用性和负荷预测精度。将该方法运用到某市总负荷预测中,预测结果表明该方法具有较高精度和较好实用性,是一种有效的短期负荷预测新方法。     

间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素...     

基于局部相似与神经网络的超短期负荷预测方法

为提高超短期负荷预测精度,特别是负荷曲线在拐点处的精度,在模糊聚类分析的基础上提出了一种选取局部相似日的改进模型。通过该模型选取局部相似日,并结合RBF网络提出一种新的预测超短期负荷方法。采用该方法建立2个预测模型,分别用于预测下个时刻和下一个小时段的数据。将该方法与灰色关联分析预测方法进行比较,发现该方法在预测精度上具有显著优势,证明新的预测超短期负荷方法有较高的可靠性与有效性。仿真结果表明,新的预测超短期负荷方法在工作日或休息日负荷曲线拐点处的预测上,均具有较高精度。     

基于客户个性化分群的负荷预测方法

为了提高负荷预测精度,提出一种基于客户个性化分群的负荷预测方法。该方法基于需求侧客户个性化的负载特征,通过聚类算法对行业客户进行分群,然后分别利用不同的时序预测算法对分群后的客户进行负荷建模与预测,最后将各种预测算法得到负荷预测结果进行加权求和,得出最终的负荷预测结果。算例结果表明,该方法的预测精度比单一算法的预测精度高,将该方法预测结果与主站原始负荷数据对比,二者误差在可接受的范围内。该方法适应不同行业、不同类别客户的用电需求预测,能够提高负荷预测的准确性。     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

基于改进回归法的电力负荷预测

提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果。     

突变期电力负荷预测方法及其应用

为提高天气突变期电力负荷预测的精确度,分析了气象敏感因素对突变期电力负荷的影响,提出了负荷-天气突变修正策略,结合数据挖掘模型,并利用组合预测方法相对于单一预测模型的优势,设计了一种基于组合预测的突变期电力负荷预测方法.统计结果表明该方法显著提高了突变期的负荷预测精确度,对安徽电网电力总负荷的预测结果证明了该方法的有效性和优越性.     

基于支持向量机的中长期日负荷曲线预测

提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法,通过历史典型日负荷数据构造出典型日年度发展时间序列,运用支持向量机方法对预测日各时刻负荷值进行预测并得到了典型日负荷曲线。该方法不需要对日负荷特性、最大负荷及需电量进行预测,因此避免了可能的误差积累问题。以某电网为例对该方法进行了测试,结果表明其具有较高的预测精度。     

某市春节负荷特性分析及预测方法应用研究简

分析了江苏连云港地区春节期间特别是除夕负荷曲线的形状、走势和特点,综合考虑天气、重大事件、历史负荷等对春节期间负荷变化的影响,针对春节负荷应用一种自适应神经网络负荷预测方法。该方法通过选取人体舒适度相似的节假日、历年相似日、前一日的负荷数据预测当日负荷,以提高预测精度。算例表明,该方法有效地提高了春节负荷预测的精度,弥补了传统算法除夕负荷预测误差大的问题。     

某市春节负荷特性分析及预测方法应用研究

分析了江苏连云港地区春节期间特别是除夕负荷曲线的形状、走势和特点,综合考虑天气、重大事件、历史负荷等对春节期间负荷变化的影响,针对春节负荷应用一种自适应神经网络负荷预测方法。该方法通过选取人体舒适度相似的节假日、历年相似日、前一日的负荷数据预测当日负荷,以提高预测精度。算例表明,该方法有效地提高了春节负荷预测的精度,弥补了传统算法除夕负荷预测误差大的问题。     

基于模式识别的自适应短期负荷预测系统

短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C＋＋面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。     

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。     

集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法

随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难.为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法.首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF).然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测.最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果.采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度.     

一种粗糙广义回归神经网络在集中供热负荷预测中的应用

为了减少预测模型的输入量,本文利用粗糙集理论智能数据分析的能力,对神经网络进行预处理,抽取关键成分作为神经网络的输入,从而确定粗糙神经网络的拓扑结构,设计了供热负荷预测的粗糙广义回归神经网络模型,并用实际数据进行了仿真检验。实验结果表明,该方法是有效的,而且对供热负荷预测具有较高的精度和可靠性。     

基于人工神经网络的城镇日负荷预测

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。     

基于负荷内部特性和外部随机因素的短期负荷预测模型

根据电力系统负荷序列的混沌特性,提出将其划分为基本混沌负荷分量和外部随机因素负荷分量,依据不同的理论分别构造预测模型。前者通过混沌动力学机理和动态递归时延神经网络融合来构造模型;后者在依据日类型和气象特征进行数据挖掘聚类的基础上利用统计分析与智能识别融合来构造模型。大量的仿真计算证明了所提出的短期负荷预测模型能有效保证全年的预测精度及其稳定性,对夏季高温区和特殊类型日的预测精度有明显提高。     

电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义，利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上，提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型，以某供电局2000年的负荷实测值建立模型，进行了负荷预测，与实际值进行比较分析表明，这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度，具有一定的研究价值。     

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

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.     

运用决策支持对象实现短期电力负荷预测

运用微软通用的决策支持对象(DSO),结合区域电网气象负荷数据库设计了决策树形式的数据挖掘模型并实现了日负荷预测系统.在描述了DSO分层结构特性之后,分析研究了日负荷预测的决策树数据挖掘模型构造过程并给出了程序化实现方法,进一步实现了通过决策树算法的负荷预测过程.实际使用的效果统计分析结果表明本系统达到并超过实用标准,具有智能自适应、自学习和全过程自动化,通用可靠以及准确率高等特性,是值得推广的方便实用型负荷预测工具.     

基于IFOA-GRNN的短期电力负荷预测方法研究

针对智能用电环境下负荷随机性强、短期电力负荷预测精度差、计算时间长等问题,提出了一种结合改进果蝇优化算法IFOA和广义回归神经网络GRNN的预测方法。模型的输入因子为负荷数据和气象信息等。通过改进果蝇优化算法的搜索距离,增强其搜索能力,优化广义回归神经网络GRNN的平滑因数,提高预测的网络性能和精度。通过仿真验证预测方法的准确性和有效性。结果表明,改进后的方法可以减小预测误差,提高算法的稳定性。该研究为我国电力负荷预测的发展提供了参考和借鉴。