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由于气象因素对电网负荷影响巨大,在进行短期负荷预测时必须考虑气象因素的影响。在处理负荷与相关因素之间的非线性关系时,神经网络具有其自身的优势,而如何量化不同量纲的相关因素对电网负荷的影响是一个难题。本文提出了一种基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测方法,训练结果表明,这种方法较传统的人工神网络预测方法精度有所提高。 相似文献
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提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法。该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响。通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型。通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求。 相似文献
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考虑温度积累效应的短期电力负荷预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法.该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响.通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型.通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求. 相似文献
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人工神经网络在华北电网负荷预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
文章介绍了人工神经网络在华北电网短期负荷预测中的研究与应用,这种方法可以考虑气象因素在短期负荷预测中的影响,它能够准确地预测出华北电网的负荷,预测的结果表明这种方法在短期负荷预测中可以使精度提高0.9%。 相似文献
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短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略 总被引:19,自引:9,他引:19
短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。 相似文献
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介绍了一种考虑修正因素的短期负荷预报方法。它是以时间序列分析理论为基础,采用多重相关原理,用一阶线性回归模型建模并预测,最后对预测结果考虑周周期因素进行了修正。实例计算结果表明,提高了预测精度。这种方法为调度进行24小时在线负荷预报提供了一种有效的、实用的手段。 相似文献
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在传统负荷预测理论的基础上,提出了基于智能相似日识别及偏差校正的新型短期负荷预测方法。首先构建地市—相关因素特征矩阵,通过判断矩阵相关性智能选取负荷相似日,从而实现负荷曲线的一次预测。在此基础上,建立了实时气象偏差校正策略,采用XGBoost算法进行负荷曲线的二次偏差校正,达到短期负荷预测的目标。算例研究表明,该策略能够有效提升短期负荷预测精度,而且具有较好的自适应特性,可以应用于电力系统短期负荷预测实践。 相似文献