以直供用电量预测经营区域及全国用电量的方法研究

以国家电网直供用电量精准地(相对误差在0.5%以内)预测国家电网经营区域及全国用电量,可以为各级领导宏观经济决策做好辅助工作。大量数据的测算证明,没有一种方法可以保证一年12月中每月都达到精准预测,故使用了多种预测方法,其中以RBF神经网络和带虚拟变量回归方法为主要预测方法,X-12一Arima、指数平滑和季节解构方法作为辅助方法,通过不同方法的互为补充,找到每个月度预测的最好方法,并在此基础上建立了预测模板。利用模板信息,根据2013年11月经营区域直供用电量对经营区域及全国用电量进行了预测,预测结果与实际用电量对照,经营区域用电量相对误差为0.16%,全国用电量相对误差为0.48%。     

一例基于灰色模型的电力负荷预测方法的应用

以忻州市1994~2004年用电量数据为例介绍了灰色预测技术在电力系统中的应用,并与忻州市1994年至2004年工农业生产总值(不变价)和同期用电量数据建立的一元线性回归模型预测结果进行了对比分析,进一步说明了灰色模型预测具有较高的置信度和应用价值。     

基于数据挖掘的现代建筑用电量智能预测

针对现代建筑用电量预测误差大、建模耗时长的缺陷,为了改善现代建筑用电量的预测结果,提出了基于数据挖掘的现代建筑用电量智能预测方法。首先分析国内外当前现代建筑用电量预测的研究现状,并找出现代建筑用电量预测方法的不足;然后采集现代建筑用电量的历史样本数据,引入数据挖掘技术中的最小二乘支持向量机对现代建筑用电量变化特点进行分析,建立现代建筑用电量预测模型;最后采用VC++6.0编程实现了现代建筑用电量的仿真实验。结果表明,所提方法解决了当前现代建筑用电量预测过程存在的难题,使现代建筑用电量预测更加准确,其预测误差远远小于其他的现代建筑用电量预测方法,提高了现代建筑用电量预测的建模效率,为现代建筑用电量管理提供了一种研究工具。     

陕西电网月用电量预测模型的研究

未来年度电网月用电量预测对于电网调度运行非常重要。本文基于月度乘积模型,建立了陕西电网月用电量预测模型,用该模型对陕西电网月用电量进行了预测分析,将预测值与2003年1月至2007年12月期间的实际观测数据对比,年最大误差小于1%,预测精度较高。为准确预测月用电量提供了一种较为可行的分析预测方法。     

陕西电网月用电量预测模型的研究

未来年度电网月用电量预测对于电网调度运行非常重要。本文基于月度乘积模型,建立了陕西电网月用电量预测模型．用该模型对陕西电网月用电量进行了预测分析,将预测值与2003年1月至2007年12月期间的实际观测数据对比,年最大误差小于1％,预测精度较高。为准确预测月用电量提供了一种较为可行的分析预测方法。     

一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测模型

深入研究了基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,剖析了灰色预测ＧＭ（１,１）模型应用的局限性及其改进方法,根据电力系统中长期需电量预测的特点,将国民经济发展对年用电量的影响加到预测模型中,提出一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,并用此方法对山东省多年来的用电量进行试验和对未来十几年的用电量进行预测,结果表明：模型精度较高,预测误差较小,预测结果与国家电力公司的宏观预测值基本吻合。     

基于多表融合数据的用户短期用电量预测

用电量预测是用户用能分析的一个重要研究内容,提高预测精度对用户用能分析以及异常检测具有重要意义。利用用电信息系统采集的电、水、气三表数据,提出了基于支持向量机的短期用电量预测方法。该方法首先利用通径分析计算出影响用户用电量的日特征向量的权重以及模糊相似矩阵;然后,通过模糊聚类传递闭包法选取相似日,并将它们作为样本训练支持向量机模型,实现对用户用电量的预测。采用杭州地区2016年的多表融合数据对提出方法的性能进行测试。实验结果表明,多表融合预测相对于单表预测方法,其单用户用电量和小区多用户总用电量的预测相对误差分别减小了6%和1%以上。     

居民用电需求预测的人工神经网络方法

由于家用电器与用电量之间存在非线性关系 ,不能用线性模型来预测家用电器对居民用电量的影响。利用人工神经网络建立家用电器拥有量与居民人均年用电量之间的非线性映射关系 ,以居民家用电器的拥有情况为输入变量 ,预测居民的人均年需用电量。实际算例显示了该方法的快速性和有效性。     

考虑远景约束的中长期用电量预测方法研究

电力需求预测是电力规划的重要环节。提出考虑远景发展情景约束的用电量预测思路,即首先对远景水平年用电量水平进行综合研判,再利用具有饱和特性的Logistic曲线来拟合用电量增长过程,模型参数辨识环节增加远景用电量水平约束,使所建模型既能准确反映用电量历史增长趋势,又能与用电量长期发展趋势相符。最后利用所建模型求取中间水平年用电量预测值。将上述方法运用于全国和广西中长期用电量预测,验证了本文方法的可行性,对电力需求预测具有一定的参考意义。     

基于Theil不等系数的IOWHA算子组合模型年用电量预测新方法

配电网中长期负荷预测是配电网规划的基础,精确的预测可提高配电网运行的可靠性和经济性.本文以年用电量预测作为研究对象,年用电量预测采用4种主要方法,即分别按照年度、季度、月度和行业用电量预测得到对应年用电量预测值,在此基础上再按其发展序列预测结合起来,建立了一种线性组合预测模型.并提出采用Theil不等系数的IOWHA算子算法对组合模型的权重系数进行求解,该方法可以克服传统的组合预测方法赋予不变的加权平均系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,文中的实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性.从而证明这种组合模型具有较好的实用性.