基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测

为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法。该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平。采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

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。     

基于自回归模型的超短期负荷预测方法

针对提前1小时的超短期负荷预测,在充分分析负荷特性的基础上,提出了基于自回归模型的超短期负荷预测,并利用拐点与负荷变化率的关系对预测结果修正。算例分析表明,该方法可以取得较高的预测精度。     

改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显.     

基于竞争分类的神经网络短期电力负荷预测

根据电力负荷的特点,在考虑天气、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,提出了一种基于竞争分类的神经网络短期负荷预测方法.应用神经网络的竞争学习对相关数据进行分类,将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别.利用相应的BP算法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力.结果表明,该方法取得了较满意的预测精度.     

改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显。     

负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。     

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。     

基于改进灰色模型的超短期负荷预测

通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性.