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 Lyapunov 指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念。这种方法不利用气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念,这种方法不复气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度,对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

电力系统中长期负荷预测的最大模糊熵模型研究

根据模糊数学理论和熵的性质，建立了应用于电力系统中长期负荷预测的模糊熵模型。该模型采用最大模糊熵的高斯聚类算法，根据历史年各项经济和人口指标，将其进行分类，然后将预测年各项指标与各类的特征指标相比较，从而预测出该年的负荷增长率。实际算例表明建立在模糊熵基础上的这种模型是有效的。     

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。     

基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测

在介绍广义回归神经网络（GRNN）基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法：根据自回归模型阶次的选择经验初步确定输入神经元数目m;在m值附近进行搜索,对于每一个m值,确定平滑参数后,计算网络对学习样本的预测误差;根据BIC准则评价指标的最小值确定输入神经元数目。将模型应用于某地中长期电力网负荷预测,分别进行了单步预测和多步预测。与BP神经网络模型的预测进行比较,结果表明,采用该方法的预测精度明显高于BP模型,即使在训练集样本数据较少时,该方法的预测准确度仍然很高。     

电力系统短期负荷预测系统的实现

介绍了一个短期负荷预测系统。该系统采用多元线性回归、时间序列、指数平滑、均值等实 用模型加权组合预测，充分利用各模型的互补性，以满足实际运行精度的要求；并在数据准 备、初始化及预测过程中采用了多种有效的处理方法，从而能更好地反映负荷的变化，适应 我国国情。该系统已投入运行，具有较高的精度和实用性，是调度运行人员的有力工具。     

基于样本熵的新能源电力系统净负荷分时段调度

新能源电力系统源—荷功率具有强不确定性,采用经典的日前调度策略,传统火电机组出力将随净负荷的波动而频繁调整,影响发电设备运行效率和系统运行的经济性,甚至需要改造火电机组,以适应系统能量平衡控制要求。提出一种基于样本熵的新能源电力系统净负荷分时段调度策略。该策略最大化可再生能源利用效率,基于样本熵理论,评估净负荷时间序列复杂度,以此确定火电机组运行模式,并对调度时段进行适应性划分,有效地减少火电机组随系统净负荷波动产生的上、下行爬坡功率,同时增加抽水蓄能机组的参与度。文中以十机组测试系统为例,验证了调度策略的合理性和有效性。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

组合预测方法是一种性能优越的预测方法。选择了电力负荷预测精度较高的两种单一预测模型——无偏灰色预测模型和时间序列预测模型,通过它们建立了三种不同的组合预测模型,对我国电力负荷进行了预测,验证了组合预测模型的优越性。最后,通过对三种组合预测模型的预测结果进行对比,选择一个最适合电力负荷历史数据的模型,通过该模型对我国社会用电量进行预测,获得了较好的预测效果。     

广东电网负荷预测误差因素分析

随着社会经济的不断发展和电网布局的日趋庞大,负荷预测的准确度难以满足电网运营负荷精度要求,预测误差始终存在,而影响误差的各种因素呈现出多样性、突发性和随机性的复杂态势。文章以广东电网为例,采用因果分析图法,分析了影响负荷预测误差的"4M+1E"五大因素,并运用排列图法,判定出影响广东电网负荷预测误差的主要、次要、一般因素。研究负荷预测误差的影响因素,对于控制误差、提高预测质量具有重要的指导意义。     

基于时序分析的神经网络短期负荷预测模型研究

在负荷预测中，历史负荷数据产生的复杂性和许多不确定因素影响的随机性，使观测到的数据既包含线性部分，又包含许多非线性部分，因此所建立的预测模型就必须综合考虑这2方面的因素。目前常用的预测技术很少能综合考虑这两方面的因素．预测精度选不到要求。本文提出了一种时序分析和神经网络结合的预测方法。由于时序模型中不同阶数的自回归移动平均适合线性预测，可利用自回归移动平均模型(ARMA)处理历史负荷数据中的线性部分；而神经网络模型适合非线性预测，可利用人工神经网络(ANN)模型处理历史负荷数据的非线性部分：这样所建立的模型有机地结合了历史负荷中的线性因素和非线性因素．利用不同模型的优势来处理数据的不同部分，使得预测结果更为准确。实证证明。ARMA-ANN组合预测能提高负荷预测的精度。     

一种基于决策树技术的短期负荷预测算法

提出了一种基于决策树技术的短期电力负荷预测新方法,能有效地考虑非负荷因素对短期负荷预测的影响.文中详细介绍了决策树技术的原理及其在短期负荷预测中的实现方法.实际电力系统应用结果数据表明,该方案能够有效提高短期负荷预测的精度.     

基于RBFNN的短期电力负荷混沌局域预测法

短期负荷序列数据表现出混沌特性,可以使用混沌时序局域方法进行预测。在混沌时序重构相空间中预则中心相点和趋势相点之间的映射关系不是单纯的线性关系,而常用的线性回归预测模型只能逼近线性映射。提出利用径向基函数神经网络(RBFNN)来建立预测模型,可以更加精确逼近预则中心相点和预测相点之间的映射关系,并用欧氏距离和关联系数联合方法选取近邻相点,选取的近邻相点与预测中心相点的关联性更好。利用西北电网的负荷数据所做的实验证明,本文提出的基于RBFNN的局域预测法比线性局域预测法获得了更为满意的预测精度。     

基于最大熵原理的中长期负荷预测综合模型的研究

中长期负荷受到许多不确定因素的影响,使得负荷呈现一定的随机性的特点。采用了信息理论中的最大熵原理来重新构建中长期负荷预测的综合模型,该模型把各种单一预测模型的预测结果以及历史预测误差分布作为约束条件,利用最大熵原理得到预测结果的分布。算例表明,新模型与传统的综合模型相比,提高了预测的精度,预测结果更合理、客观。     

短期负荷预测方法在浙江省电力市场的应用

用已知的电力系统的历史数据、自然因素和系统的运行特性介绍了电力系统短期负荷预测的神经网络、时间序列和小波时间序列结合的方法 ,并利用浙江省电力市场的数据对 3种模型进行了实验和效果评估。     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

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。     

基于ARIMAX模型的夏季短期电力负荷预测

夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关,并且受温度、风力、降水量等因素影响明显,存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测,根据协整理论采用SAS软件建立起电力负荷序列与输入序列"温度"之间的ARIMAX模型,充分挖掘序列的内部自相关信息以及序列与序列之间的相关关系。采取最小信息量准则"AIC-SBC"进行比较可知,ARIMAX模型比经典时间序列ARMA模型的信息量要小,相对误差更小,拟合结果更为精确,在存在突变结构且具有显著影响因素的短期电力负荷预测领域具有很高的应用价值。     

基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测

根据电力系统负荷的特点,提出了基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测.介绍了反向Haar小波变换的数学模型,叙述了基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测的方法,通过实例计算并与其它方法的比较,说明反向Haar小波算法既充分利用了小波变换的优点,又克服了某些传统算法在电力系统负荷预测中的不足,该方法简单、可靠,便于形成实时软件,对提高电力系统电网规划水平具有重要意义.     

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。