基于回声状态网络的电网负荷模型参数预测

负荷模型的参数是进行电力负荷建模、仿真分析、计算的重要依据之一。电网互联的稳步推进,对负荷模型的参数提出了更高的要求。对于短期负荷的主要模型参数进行预测,可为电力负荷的准确建模提供重要依据。本文以静态负荷的模型参数为对象,介绍了回声状态网络的原理,并基于回声状态网络对电力负荷的模型参数进行预测。本文以最小负荷的模型参数预测为例,进行参数选取、参数处理以及短期负荷模型的参数预测。经过验证,基于回声状态网络的负荷模型的参数预测误差率较低,可行性和可信度较高。     

基于最小一乘法的GM（1,1）模型及在负荷预测中的应用

为克服传统GM（1,1）模型中利用最小二乘法估计参数存在的不足,改善GM（1,1）模型在有突变情况下的中长期负荷预测中的精度,提出了利用最小一乘法估计GM（1,1）模型参数的方法。在GM（1,1）建模过程中,以误差绝对值之和最小为优化目标,针对目标函数不可导的特点,利用线性规划对模型的参数进行估计。对某中长期负荷进行预测,并与传统的GM（1,1）模型进行对比分析。结果表明,所提方法预测精度更高。该方法发挥了最小一乘法受奇异值影响小,稳健性好的优点,避免了利用最小二乘法估计GM（1,1）模型参数存在的不足,是有突变情况下的中长期负荷预测的有效方法。     

基于最小一乘法的GM(1,1)模型及在负荷预测中的应用

为克服传统GM(1,1)模型中利用最小二乘法估计参数存在的不足,改善GM(1,1)模型在有突变情况下的中长期负荷预测中的精度,提出了利用最小一乘法估计GM(1,1)模型参数的方法.在GM(1,1)建模过程中,以误差绝对值之和最小为优化目标,针对目标函数不可导的特点,利用线性规划对模型的参数进行估计.对某中长期负荷进行预测,并与传统的GM(1,1)模型进行对比分析.结果表明,所提方法预测精度更高.该方法发挥了最小一乘法受奇异值影响小,稳健性好的优点,避免了利用最小二乘法估计GM(1,1)模型参数存在的不足,是有突变情况下的中长期负荷预测的有效方法.     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

极值负荷及其出现时刻的概率化预测

极值负荷的幅值与出现时刻是决定调度运行计划的重要依据,而其预测精度往往不尽如人意。实现概率化的预测,是规避极值负荷预测不准确所带来的风险的有效途径。以最高负荷为例,深入剖析了极值负荷的多峰特性,分析了幅值与出现时刻的统计规律,建立了日落时刻与晚高峰出现时间之间的回归模型;基于日间极值负荷增量的分类统计,预测下一天的各个子高峰幅值的概率分布（probabilistic density function,PDF）,运用序列运算理论计算日最高负荷幅值的概率分布,最终根据全概率公式,实现了日最高负荷出现时刻的概率性预测方法。中国北方某城市的实际预测表明,所提出的概率化预测方法可以有效地解决极值负荷预测问题。     

正交设计灰色模型在年电力负荷预测中的应用

基于正交设计和灰色系统理论,提出一种预测年电力负荷的新方法。采用新陈代谢技术和加权最小二乘参数辨识法对标准GM(1,1)模型进行改进。以背景值系数α、建模所需数据个数m和加权参数q作为可控因素,根据专家经验设计了三因素三水平正交表。以平均绝对百分比误差为输出目标,通过信噪比分析,得出最优参数水平组合,并通过方差分析,进一步得出各可控因素对预测效果的影响程度。对2个电网的负荷进行预测,结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

提出了结合粗糙集(rough sets,RS)理论和遗传算法(genetic algorithm,GA)的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)短期负荷预测模型和算法。由于影响负荷预测精度的因素众多, 该模型采用RS理论进行历史数据的预处理,对各条件属性进行约简分析。属性约简采用GA进行寻优,以确定与负荷密切相关的因素,作为LS-SVM的有效输入变量。在预测过程中,通过GA对LS-SVM的模型参数进行自适应寻优,从而提高负荷预测精度,避免LS-SVM对经验的依赖以及预测过程中对模型参数的盲目选择。采用上述方法对山东电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性。     

考虑气候因素的城市电力负荷预测

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.     

基于Hausdorff形状分类的配电网日最大负荷预测

日最大负荷及其出现时刻的准确预测是配电网经济调度与安全运行的重点关注对象。研究了各类型负荷日最大值及其出现时刻的内在规律,提出了一种联合Hausdorff负荷形状分类与去年同期节假日修正的日最大负荷及其出现时刻预测方法。首先,分析日负荷形状特性,通过Hausdorff距离算法对负荷类型进行分类。然后,分析去年同期节假日在日最大负荷及其出现时刻预测中的修正作用,并将其与近期日负荷、气温等数据一同作为预测输入。最后,基于ElasticNet线性回归算法对每类负荷单独构建日最大负荷及其出现时刻预测模型。以湖南某台区负荷数据为实例,预测该台区春节期间的日最大负荷及出现时刻,该方法的准确性与有效性在实例中得到验证。     

基于灰色和偏最小二乘方法的年度负荷预测

将偏最小二乘方法应用于年度负荷预测,可以利用有限容量样本剔除冗余信息,建立线性回归方程,但其对随机因素影响的相对重要性提升会降低预测精度.根据年度负荷以及主要影响因素的趋势变化特点,采用灰色模型对其进行模拟,以经验风险最小的预测值代替原始数据进行偏最小二乘建模,从而削弱随机因素的影响,提高预测精度.试验证明该方法有效可行.     

负荷模型的应用与研究调查报告

对我国电力负荷模型的应用和研究现状进行了调查分析和总结，调查内容包括目前采用的负荷模型和参数、技术人员对负荷模型应用和研究的看法和建议以及在负荷模型研究方面所做的工作。调查范围主要包括华东、西北、华北、东北和华中电网的规划、调度和研究部门。     

电力负荷建模问题研究综述

分析了电力负荷模型对潮流计算、暂态稳定计算、小扰动稳定、电压稳定分析的影响,指出了负荷模型研究的重要性;回顾了负荷模型研究的统计综合法和总体测辨法的发展历程;最后总结了负荷模型研究在模型的结构选择、模型的参数辨识、结合电压稳定分析的负荷建模、负荷模型对暂态稳定的灵敏度等方面的进展。     

中期电力负荷预测及负荷模型的研究

对电力系统中期负荷预测提出了按照时间段预测趋势修正的新方法 ,同时提出了多阶梯中期负荷模型。     

一例基于灰色模型的电力负荷预测方法的应用

以忻州市1994~2004年用电量数据为例介绍了灰色预测技术在电力系统中的应用,并与忻州市1994年至2004年工农业生产总值(不变价)和同期用电量数据建立的一元线性回归模型预测结果进行了对比分析,进一步说明了灰色模型预测具有较高的置信度和应用价值。     

柔性负荷控制及模型研究综述

随着可再生能源的大规模接入和城市中心高峰负荷逐年增长,系统平衡资源需求激增。在常规电源被大规模替代,发电侧调节能力受限的同时,柔性负荷在电网中占据比例逐渐上升,其响应快、经济性高等运行特性增加了电网的调控手段,对系统的调峰调频、平衡新能源波动以及提供辅助服务等方面有重要作用。重点关注柔性负荷的建模方法,对近年来国内外在柔性负荷的物理模型、响应模型和聚合模型等方面的研究成果进行了综述。并结合国内柔性负荷发展和研究情况,对柔性负荷的控制提出几点设想。     

广东电网基于PMU的负荷模型参数辨识研究

建立基于PMU（phasor measurement unit,相量测量装置）数据的广东电网的实测负荷模型和辨识算法,指出PMU数据处理后用于负荷建模,要满足两个基本条件：一是PMU数据采集地点要装在220kV及以下电压等级的功率受端的纯负荷站点,负荷站出线没有小电源接入;二是PMU数据采集密度达到100Hz／s以上。以广东电网220kV清远变电站为例,通过与系统实际响应的对比分析,验证了负荷模型参数辨识方法的有效性。     

基于灰色模型的电力负荷短期预测

准确的负荷预测可以保证电网的安全稳定运行,提高电力系统运行的经济效益,为此,基于灰色理论建立了电力负荷预测模型,并结合陕西省汉中市区电力局某变电站2006年7月的实际负荷讨论了灰色模型在短期负荷预测中的应用,实例计算表明,该模型具有预测精度高、计算过程简单等特点。     

灰色模型在负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务。讨论了灰色模型在短期电力负荷预测中的应用,对平常日电力负荷进行预测,其结果令人满意。     

负荷模型对系统暂态稳定计算的影响

文中介绍了两种比较成熟的负荷模型，并将两种负荷模型分别应用到东北电网仿真计算当中，比较了两种负荷模型下系统的暂态稳定特性，并分析了特性不同的原因。文中的分析结果可为进一步认识电网负荷特性提供参考依据。     

基于聚类分析法的电力系统负荷建模

提出一种基于聚类分析的负荷建模方法,通过求取变电站实测数据的PSQ、PSF、SPRSQ三个指标,确定数据分类的最优分类数,对数据进行聚类分析,分别建立不同的负荷模型.仿真结果表明,本文方法不仅能够描述短路时电动机负荷向系统倒送无功的现象,还能反映故障清除后负荷节点中感应电动机对电压恢复的影响.