基于Shapley值组合预测技术在电力负荷预测中的应用

为了提高负荷预测的准确性,减少负荷预测误差,引入了组合预测模型,使几个电力负荷预测模型有机地结合起来。在组合预测权重分配问题上,采用了博弈论中的Shapley值的分配模型,从而确定出各个模型的合理的权重。通过实例论证,证明该方法可以有效地提高负荷预测精度。     

用变权重组合方法预测中期电力负荷

变权重组合预测法集合了多种单种预测法所包含的信息,可使中期电力负荷预测的准确性不断提高。介绍了变权重组合预测法的基本原理,并进行了预测结果的误差分析及关联度分析。以上海市某区的历史电力负荷数据为实例,计算负荷预测值的误差指标以及预测曲线关联度分析证明,变权重组合负荷预测值与实际值具有很好的拟合度,可有效提高中期电力负荷预测的精度和可信度。     

基于层次分析法的电力负荷组合预测

为提高电力系统负荷预测的预测精度,提出了一种基于层次分析法的中长期负荷预测组合预测的方法,依据层析分析法中要素权重求取原则,建立了阶梯层次结构,构建两两比较矩阵,分层次对权向量取值,实现了中长期负荷组合预测下各单一负荷预测的总权重的求取,提高了权重求解的准确性;利用组合预测的原理,按照层次分析法中求解出的权重系数,将多个预测模型的预测结果进行拟合,得到组合预测的结果,从而有效减小单一负荷预测中不确定性因素带来的误差,规避各单一预测方法的不足,减少单一负荷预测对电力系统负荷预测的预测风险,提高预测精度。最后利用某县2005-2010年的除大用户用电负荷作为算例进行实例分析并证实了所提方法的科学性、实用性。     

基于ARIMA-SVM模型的微电网短期负荷组合预测研究

在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以两种预测方法误差绝对值和最小为目标,分析确定预测方法在组合模型中的权重,进而得到组合预测中的最优权重组合。研究表明,与方差倒数法组合预测模型所得结果相比,该组合预测方法具有更高的预测精度,能满足实际要求。     

电力负荷组合预测权重的确定

由于电力系统负荷具有很多不确定因素 ,用单一预测模型进行预测时 ,其预测精度不高。为提高预测精度 ,完善预测方法 ,提出组合预测模型 ,对电力系统负荷预测的多种预测模型进行组合优化 ,用最小二乘法确定其权重 ,得到权重的解析表达式 ,使组合预测理论进一步得到完善。     

基于最小一乘法的组合赋权法在中长期负荷预测中的应用

中长期负荷预测是电网规划的重要依据和前提,出现了大量的算法模型,但每种模型都有自己的适用条件,采用组合预测能有效地组织各种模型做到扬长避短。组合预测法的关键是确定组合模型的权重,最小二乘法是应用较为广泛的确定模型权重的方法,但研究表明,该方法在确定负荷有突变情况的权重时存在较大的误差,因此,提出基于最小一乘法的权重确定方法,与最小二乘法相比,该方法以误差绝对值之和最小为优化目标,而非平方和最小,避免了误差的缩放,残差可以真实反映与真值的偏离程度,有利于权重的确定,最后通过实例验证了该方法的有效性和优越性。     

基于最小一乘法的组合赋权法在中长期负荷预测中的应用

中长期负荷预测是电网规划的重要依据和前提,出现了大量的算法模型,但每种模型都有自己的适用条件,采用组合预测能有效地组织各种模型做到扬长避短.组合预测法的关键是确定组合模型的权重,最小二乘法是应用较为广泛的确定模型权重的方法,但研究表明,该方法在确定负荷有突变情况的权重时存在较大的误差,因此,提出基于最小一乘法的权重确定方法,与最小二乘法相比,该方法以误差绝对值之和最小为优化目标,而非平方和最小,避免了误差的缩放,残差可以真实反映与真值的偏离程度,有利于权重的确定,最后通过实例验证了该方法的有效性和优越性.     

电力负荷组合预测权重的确定

由于电力系统负荷具有很多不确定因素，用单一预测模型进行预测时，其预测精度不高。为提高预测精度，完善预测方法，提出组合预测模型，对电力系统负荷预测的多种预测模型进行了组合优化，用最小二乘法确定其权重，得到权重的解析表达式，使组合预测理论进一步得到完善。     

负荷密度非参数核密度估计算法应用

饱和负荷是确定电网发展最终规模的重要指标,不同用地性质的饱和负荷密度指标是影响负荷预测精度的关键因素。为了提高饱和负荷预测精度,对西宁地区8类用地性质的负荷发展数据进行统计、分析和研究,采用非参数核密度估计算法,得到8类负荷密度指标。通过验证显示通过该方法得到指标大大减小了负荷计算误差,提升了负荷预测精准度,可用于确定西宁地区最终负荷发展规模,指导目标网架规划,提高电网建设改造的合理性、可靠性与经济性。     

基于黄金分割法优选的中长期负荷变权组合预测

为了提高中长期负荷预测的精度,避免单一的灰色模型预测和指数平滑法预测精度偏低的缺点,提出了基于黄金分割法优选的自适应变权组合预测方法。该方法首先对灰色预测方法和自适应三次指数平滑法进行了改进,以拟合值与实际值之间的相对误差绝对值之和最小为目标,利用黄金分割法优选出自适应三次指数平滑法的平滑系数,确定最优的三次指数平滑模型,然后以同样的方法确定灰色模型和自适应三次指数平滑法的权重。接着,对原始负荷数据进行新陈代谢,重复利用黄金分割法优选出新的平滑系数和各单一方法的权重,即可得到新的变权组合预测模型。仿真结果表明,所提出的自适应变权组合预测方法切实可行,与单一的灰色模型、三次指数平滑法及等权组合预测方法相比,有效地提高了中长期负荷预测的精度。     

基于Shapley值的电力负荷预测结果溯源分析方法

针对由于机器学习的黑盒特性导致负荷预测结果不可溯源的问题,提出一种基于Shapley值的电力负荷预测结果溯源分析方法.阐述利用机器学习技术构建负荷预测模型的一般形式和基本过程;基于负荷预测模型,利用合作博弈论中的Shapley值计算各类负荷影响因素对负荷预测结果的影响;对利用梯度提升决策树算法训练的负荷预测模型的预测结果进行溯源分析.实验结果表明,利用所提方法可以洞察负荷预测过程,从而实现负荷预测结果的溯源分析以及考虑复杂非线性的负荷影响因素分析,也可以在构建负荷预测模型时指导特征选择提升模型的泛化能力.     

基于HHT及改进Shapley值模型的非平稳负荷短期预测

随着需求侧用户终端的智能化水平的提高,短期负荷数据具有非平稳性的特点,单一的负荷预测模型和常规的组合预测模型忽略负荷数据的时序性特点,难以达到满意的预测准确度.针对此种情况,文章提出一种基于HHT和改进shapley值模型的短期负荷预测方法,通过HHT变换对非平稳负荷进行重构得到随机、周期、趋势分量;通过改进shapley值模型确定组合预测各个预测方法的权重分配,并分别应用于随机、周期、趋势分量的预测,将得到的各个预测分量进行叠加得到最终预测值.算例采用单一预测模型、未改进的Shapley组合预测模型和改进后Shapley值的组合预测模型三种方案对非平稳负荷进行短期预测,从模型精确度和稳定性两个角进行对比分析.结果 表明,文章提出的预测方法具有更高的精确度和稳定性.     

考虑饱和年影响的近景年电网规划方法研究

结合"十二五"电网滚动规划以及饱和年电网规划,介绍了一种考虑饱和年影响的近景年的城市电网规划方法。用空间负荷预测法预测饱和年负荷;用定性预测技术和定量预测技术相结合的方法预测近景年(2012年～2016年)的负荷值。然后根据饱和年负荷值制定饱和年高压网架,再参照饱和年制定的网架图以及近景年负荷预测值回推2012年～2016年逐年高压网架,经过多次切改和演变,最终得到合理的近景年主网网架。     

能源互联环境下考虑需求响应的区域电网短期负荷预测

在区域能源互联系统中,需求响应改变了电力用户的常规用电习惯,增加了预测环境的不确定因素。针对这种特定的环境,提出一种考虑需求响应的区域电网短期负荷预测方法来满足企业对预测精度的需求,该方法通过依次构建数据处理模型、负荷预测模型和误差预测模型实现了预测精度的提升。更具体地,针对历史数据样本集,采用灰色关联分析法处理气象数据以获取输入预测模型的相似日特征变量;针对电力负荷预测,建立了长短期记忆网络模型,利用其特殊的门结构选择性地控制输入变量对模型参数的影响,从而改善了模型的预测性能;针对误差数据样本集,采用了动态模式分解技术来挖掘误差数据的潜在价值,并利用其数据驱动特性刻画了误差时间序列的趋势变化特征,实现了良好的误差预测。最后,结合实际的电网数据,对比验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于神经网络-模糊推理综合模型的短期负荷预测

针对由于神经元网络泛化能力不足等原因造成的预测精度不高甚至出现坏数据从而难以适用于负荷波动厉害的电网情况，提出一种基于神经网络-模糊推理综合模型的短期负荷预测方法。该方法结合了神经网络和模糊推理的优点，通过模糊推理来修正神经网络输出的预测结果，能有效地提高预测精度。特别是对于受天气影响比较明显而天气变化又比较剧烈的电网，能有效防止不合理预测结果的出现。在武汉电网的实际运行情况说明了本算法的有效性。     

基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测

电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。     

基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测

提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。     

基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型

引入了信息理论来研究和处理负荷变化的不确定性，提出了基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型，该模型将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信息，利用最大熵原理得到预测结果的分布。文中阐述了新模型的应用背景、思路和理论，给出了具体的实现方案和算法，并在实际电网中得到了应用。针对实际电网的算例研究表明，对于随机性较大的电网负荷，传统综合预测模型存在明显的过拟合现象，而新模型则有效地提高了预测精度。     

电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究

主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果，对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究，提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法，通过对加权最小二乘法的修改，实现了负荷预报模型参数的抗差估计。算例表明，所提出的算法在处理中长期负荷预测中数据的粗差问题上效果较好，是改善预测精度的有益尝试。