超短期负荷预报与动态经济调度

本文对超短期负荷预报和动态经济调度算法进行了探讨。 文中把负荷分成确定分量和随机分量两部分。离线提前24小时的负荷预报(经三次样条后)为 在线超短期负荷预报提供了一个外部输入(确定性分量)。采用高级AR模型拟合时间序列法进 行超短期负荷预报，并利用实际系统的数据对这方法进行了计算，得到满意的结果。 本文提出一个与超短期负荷预报结合在一起的动态经济调度递推算法。用稀疏对偶单纯形法 求解每时段的经济功率分配，所用内存少，计算时间短。实例计算证明：动态经济调度算法 能够提前看到当前发电机组的出力是如何影响将来一段时间内机组的经济功率分配，能提供 更好的负荷跟踪功能和提高系统运行的经济性。     

电力系统的递推自适应超短期负荷预报

几分钟到一小时的超短期负荷预报对电网在线调度、控制有重要的作用。针对超短期负荷预报的特点,引入控制理论中的相关理论原理,将时间序列方法作了改进,并尽可能简单的算法实现了实时超短期负荷预报,经过对地区电网实际计算证明了方法的正确性。     

应用Kalman滤波方法的超短期负荷预报

几分钟到一小时的超短期负荷预报在电网在线控制中占有重要地位。本文将Ｋａｌｍａｎ滤波方法应用于超短期负荷预测，并在预报过程中引入极大似然估计进行模型未知参数辨识，达到了参数估计过程与预报过程的统一。并给出本算法在几个电网中的实际应用情况及算例分析。     

电力负荷非线性预报与分析

电力负荷预报是电力系统的重要工作之一 ,电力系统年负荷为非线性时间序列 ,文章根据时间序列的理论与方法 ,在分析电力系统历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上 ,得出了年电力负荷数据由时间序列的典型分解式及选择期望值为噪声项的概率模型 ,并采用最小二乘法拟合趋势项 ,再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性 ,也预示了今后 2 0～3 0年内电力负荷会持续、稳定增长。     

非平稳时间序列的自校正预报及其应用

本文研究了具有非零均值非平稳时间序列的自校正预报问题。用在模型中增加一扰动项的方法来描述系统,并用在线辨识的方法来实现这类非平稳时间序列的自校正预报。 文中给出了在电力系统负荷预报方面的应用实例。计算结果表明了这种方法的有效性。     

广东省电力负荷非线性预报与分析

电力负荷预报是电力系统的重要工作之一。广东电力年负荷为非线性时间序列．根据时间序列的理论与方法．在分析广东电力历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上．发现其电力负荷数据可由时间序列的典型分解式表示。选择期望值为噪声项的概率模型．并采用最小二乘法拟合趋势项，再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对广东电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性．也预示了今后20~30年内广东电力负荷的持续稳定增长。     

利用神经网络PRPE算法进行短期负荷预报

本文根据神经网络的并行递推预估误差训练理论,建立了一种负荷预报的新算法——PRPE预报算法。该算法属利用多层前传网进行负荷预报的范畴,由于该算法有效的权重训练方式,使其收敛速度大大高于传统的BP算法。尽管该算法的训练过程比较复杂,但对于时段负荷预报这类单输出系统,总体训练时间较BP算法成倍减少,且预报精度较高。可用于在线短期负荷预报。     

时间序列预报和电量修正法——上海地区日负荷预报数学模型及其计算机模拟预报

本文对日24小时各钟点负荷的日相关序列,用时间序列分析法建立了非平稳序列的加法预报模型。并且用计算机进行了离线24小时负荷的模拟预报。 本文还特别提出了时间序列预报的误差修正问题。并将上海计划用电办公室人工预报日负荷的经验修正法——“电量修正法”,用于对时间序列预报结果的误差修正。同时又从理论和计算机实现上对“电量修正法”作了探讨。经计算机模拟预报,收到了成效。     

自适应多相关短期负荷预测

本文应用自适应和多相关原理提出一个短期负荷预测的方法,根据系统负荷在不同周期的相关性,对时差日相关,日相关和周相关负荷时间序列建立三个相同形式的一阶线性递推负荷模型,三个估计负荷按最佳的比例进行加权合成得最佳的负荷预报值。模型参数根据最近29天样本进行计算,这样不仅内存需求少,而且样本每日更新,使递推的参数能自适应地反应季节特点和近期负荷变化趋势,因而提高了预报的精度。为了使建立的模型残差负荷部分更好地接近平稳随机过程,对样本数据进行了适当的平滑处理。本算法使用国内某网的样本数据测试,连续预报28天负荷,每日的平均误差小于3％,连续预报240天负荷,每月的平均误差小于2.3％。由于算法简单,内存容量小,精度能和人工预报相当,因此是一个可以试用的算法。     

电力系统负荷预报的动态建模新方法

本文提出了一种电力系统短期负荷预报的新算法。该算法首先利用模糊技术对历史负荷数据进行平滑处理，再根据平滑处理的负荷数据，分别建立负荷变化的趋势项和波动项动态模型并作出预报，最后利用模糊综合评判的理论，考虑天气、假日等因素对负荷的影响，对预报值进行调整。该算法可实现提前１～２４小时的小时级负荷预报。     

最小二乘法在配网馈线年度负荷预测中的应用

配网馈线年度负荷预测对配网网改、大修改造以及运行方式的调整具有重要意义。以配网馈线上年度最高负荷以及上年度该馈线上的报装负荷为自变量来建立二元线性回归分析的预测模型;以上年度馈线最高负荷数据、上年度报装负荷数据以及本年度馈线的实际最高负荷为样本,通过最小二乘法的原理来获取线性回归分析预测模型的两个系数;并以本年度馈线最高负荷数据、本年度报装负荷数据来预测下年度的馈线负荷。该方法解决了长期以来配网馈线负荷预测的随意性,文中的实例验证了此方法的有效性。     

蒙特卡罗方法在电力市场短期金融风险评估中的应用

电力市场中，市场在给市场参与者带来预期利益的同时，也使其面临着巨大的金融风险，因此，对金融风险进行评估具有重要的现实意义。该文引入预测负荷-电价关系，并利用Monte-Carlo方法建立风险评估模型，较好地解决了预测负荷和电价的相关性问题，并运用浙江电力市场实际运行的数据进行分析计算，结果表明，该模型对于计算电力市场金融风险是可行的，对电力市场金融风险的预测和防范具有参考价值。     

电力负荷预测方法在地区供电部门的应用

负荷预测是电力系统规划的基础，其准确度直接影响到电网建设。介绍电力系统负荷预测中常用的几种简单预测方法，用各方法对常德地区的负荷进行了预测，并分析了供电部门对负荷预测的基本要求。     

基于灰色关联-神经网络模型的城市电力负荷短期预测的研究与应用

利用灰色理论和神经网络技术,提出了基于灰色关联度分析的灰色神经网络短期负荷预测短期分析新方法并建立了灰色关联—神经网络模型应用到电力短期负荷预测分析中,由于该模型优化了输入层因子,并克服了BP算法确定隐含层节点数的困难,所以提高了学习效率。最后结合某市电网负荷特点,在输入因子中重点考虑了某些扰动因子来进行优化,最后的预测结果以及与其他方法的预测误差进行比较,表明了该预测方法的正确性、高效性和实用性。     

含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术

将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测。应用实例证明,所提出的方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度。     

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。     

应用负荷特性曲线由分量预测总量负荷的方法研究

负荷预测是电力规划的重要内容,由分量预测总量负荷的负荷方法,如土地利用法和报装负荷推算法等,是一种负荷预测方法的重要类型。分量负荷之间的“同时率”取值是否准确,直接影响着该类方法的预测结果。本文应用负荷特性曲线叠加代替“同时率”的经验数值,从而提高由分量预测总量的负荷预测方法的准确性与合理性。     

负荷预报中负荷规律性评价方法的研究

负荷预报是一个历久不衰的研究课题,以往的研究主要集中于预报方法,而缺乏对负荷自身变化规律的分析和评价。这不仅导致了难以公允地评价负荷预报方法,也使运行部门对负荷预报所提出的精度要求缺乏客观依据,该文阐述了评价负荷规律性的必要性,并建立了相应的评价方法,文中分析了负荷历史数据,负荷预报以及预报误差之间的关系,构建了一种基于统计分析的负荷规律性评价方法。在此基础上,建立了预估负荷预报误差极限的分析方法,运用所提出的方法对负荷变化的规律性进行评价,不仅可以客观地评价负荷预报方法的优劣,还可以根据不同负荷的规律性确定切实可行的负荷预报精度要求,文中给出的算例说明了方法的有效性。     

负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践

介绍负荷求导法在浙江电力调度技术支持系统中的应用和实践，并通过在电网调度中的实践结果与目前常用的几种超短期负荷预测方法误差比较，验证了负荷求导法误差更小，对电网调度的实际工作具有广泛的实用价值。     

电力系统负荷预测与电价预测

讨论了电力系统负荷预测与电价预测的特点 ,并且对二者之间的异同点进行了说明和分析 ,对电价预测的意义及方法进行了初步的探讨。