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相似文献
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1.
针对不同地区的电网用电负荷特性,基于一种数据挖掘技术建立了地区电网负荷特性分析与预测模型.首先用模糊聚类分析对负荷影响因素约简,消除负荷影响因素之间的强相关性,并可将众多的影响因素按其特点进行归类;其次依托灰靶理论原理,以最大负荷状态模式构造标准模式序列并建立灰靶,对影响因素类进行灰靶变换,得出影响因素指标相对标准模式的靶心度;最后将靶心度转化为灰靶贡献度,将其平均值作为各类影响因素对最大负荷影响的权重系数,形成最大负荷预测模型.结合地区电网历年最大负荷和影响因素实际数据,验证了此组合模型有较好的实用性和较高的精确性.  相似文献   

2.
基于灰包络负荷预测的日前市场购电策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
王欣星  周晖 《电网技术》2007,31(16):17-21
首先将电力负荷确定为一个灰数,应用灰包络预测方法分别预测各点负荷的包络带,然后根据灰色线性规划理论建立一种基于灰包络负荷预测的日前市场购电决策模型,给出了适合工作日的日前购电策略,该策略能够为电力购买者提供购电依据。最后通过IEEE24节点算例系统验证了该算法的可行性和优越性。  相似文献   

3.
介绍了灰色预测模型的建模机理,详细论述了GM(1,N)、GM(1,1)模型的建模及求解.以宁夏固原电网2000~2006年的最大负荷数据为建模依据,应用灰色预测模型GM(1,1)对固原电网2007年、2008年最大负荷进行预测,模型预测的年平均绝对误差(MAE)为2.14MW,平均绝对百分误差(MAPE)为1.46%,预测精度为98.54%.结果表明,在少数据背景下,应用灰色预测模型对电网最大负荷进行预测,其预测的可靠性和准确性都比较高,可以广泛应用.  相似文献   

4.
周晖  王玮  白雪莹 《现代电力》2005,22(5):79-82
夏季最大负荷发生时间的预测是电力部门十分关注的问题,它关系到该地区的负荷调整方案以及购电计划制定。北京近年来夏季用电需求增长尤为突出。准确地估计夏季最大负荷发生时间,十分必要且迫切。为此,收集了北京市1990~2002年的夏季最大负荷发生时间数据,发现它是一个波动的、含有灰信息量的序列,故采用灰色系统理论进行预测建模分析。但常规的GM(1,1)模型在适应波动的数据方面,预测精度未能达到要求,故采用GM(1,1)残差周期修正预测模型来解决。经过计算发现,该模型不仅可以提高原始数据的拟合精度,而且用于预测时,与2003年夏季最大负荷发生时间的实际值进行比较,预测偏差也在允许的范围内。  相似文献   

5.
介绍了新开发的电力负荷特性预测软件包实现的年持续负荷曲线预测和典型日负荷曲线预测的预测原理和方法.软件既能通过多种负荷预测模型对未来年的年最大负荷、用电量进行预测;也能对未来年的负荷特性曲线进行预测.其中,年持续负荷曲线采用排序法进行预测;典型日负荷曲线采用分行业叠加法进行预测.应用结果表明本软件的预测效果较好,达到了实用化水平.  相似文献   

6.
文章应用概率论与数理统计原理,推导出年最大负荷与年电量的关系,利用年电量作为自变量建立最大负荷的预测模型,并给出了预测实例。  相似文献   

7.
分析了某城区的用电量、电力负荷与气温的关系,通过考虑气候因素对年最大负荷的影响,采用将高峰负荷分为基本高峰负荷和最大波动负荷的预测模型进行地区的近期年负荷预测,再考虑波动负荷的影响,最终给出负荷预测的一个范围.负荷预测过程中同时采用各种模型拟和外推的方法对两类负荷分别进行了近期年负荷预测,最后对预测结果进行校验.预测结果表明,这种负荷模型结合现有的规划软件的方法,在实际工程当中能够较大地提高负荷预测的精度.  相似文献   

8.
提出一个基于最大信息压缩指标与层次分析法的电力负荷组合预测模型,采用最大信息压缩指标评价单个预测模型的精度,用层次分析法确定各个模型以权重。最大信息压缩指标越小,信息损失越少,权重越大.实例分析表明该组合预测模型预测精度高.  相似文献   

9.
概率预测已经在气象、地震预测等领域中成功应用.提出将概率预测的方法用于负荷预测领域.在深入研究年最大负荷与温度关系的基础上建立了概率预测模型,模型有较高的预测精度,并已形成实用化应用软件,软件已在河南省正式使用,使用效果好.  相似文献   

10.
基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。  相似文献   

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