中长期电量的系统动力学方法预测

电力系统负荷中长期变化是一个受到政策，经济等多方面不定因素综合影响的动态过程，采用系统动力学的方法进行预测可以充分利用实际工作人融的经验，使模型在使用中不断积累经难,高预测精度。通过对增城地区经济，负荷发展的情况的分析，结合其经济发展目标，对增城市2005年，2010年的年用电量进行了预测。     

混沌理论在中长期电力负荷预测中的应用

本文针对传统的非线性回归模型很难求出精确解并且趋势外推发散快、误差大的缺点,提出了一种将非线性回归和混沌预测相结合的中长期负荷预测方法,混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感、遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求,并通过与灰色预测方法的比较和详细的算例分析,说明了该方法的有效性。     

遗传算法在中长期电量最优组合预测中的应用

为综合考虑多种电量影响因素,以提高中长期电量预测的精度,引入了最优组合模型,在多种预测模型组合中,以各预测模型的组合权重作为优化变量,由于优化组合模型约束条件所构成的解的空间具有非凸的特点,导致常规线性优化算法无法直接求解最优的组合权重,为此,采用了遗传算法计算各预测模型的组合权重,预测了某地区2010年各月的负荷电量。     

并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。     

模糊理论在中长期负荷预测中的应用

本文先介绍三种用模糊理论进行中长期负荷预测的方法的数学模型，即模糊指数平滑法，模糊线性回归法和模糊聚类预测法，然后以邢台地区实际预测为例，给出预测结果，并对三种方法进行了比较和误差分析，实践证明了这三种方法具有比传统方法预测精度高、预测误差小的优点，应予推广使用。     

基于加和比例分配算法的中长期电量预测改进方法

针对中长期电量预测工作中,年度、季度、月度预测结果不统一,以及1、2月供电量因受春节影响而导致预测误差较大的问题,提出了基于加和比例分配算法的电量预测改进方法。加和比例分配算法包括季度加和算法和比例分配算法2部分。首先利用组合预测算法对季度电量数据序列进行预测;然后利用季度加和算法对季度预测值进行加和得到年度预测值;接着利用比例分配算法对季度预测值进行分解,得到月度预测值,从而得到年度、季度、月度的统一预测结果。最后利用某供电局的实际供电量数据对该方法进行校验,结果证明该方法不仅能够得到统一的预测结果,且其预测精度较普通方法更高。     

一种基于用电行业分类的中长期电量预测方法

针对传统中长期电量预测方法思路单一,忽视不同层次电量预测之间的内在联系而影响中长期电量预测精度的问题,提出了一种基于用电行业分类的新型中长期电量预测方法。首先,设计了适用于电量预测的用电行业分类原则和方法;然后,以8种特性互补的预测方法为基础,建立优选组合预测模型,对待预测区域整体以及各用电行业的电量需求分别进行年度和季度的预测;最后,运用多级预测协调理论建立了一个二维二级协调模型,对上一步的电量预测值进行修正,改善预测精度,得到上下级统一的区域整体以及各行业未来年度和季度的电量预测值。以实际的电量数据进行了算例分析,验证了该方法的有效性。     

混沌粒子群算法在水库中长期优化调度中的应用

将粒子群算法和混沌算法相结合,用于求解水库中长期优化调度问题.它利用了粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对传统粒子群算法进行改进,摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点,同时又保持了前期搜索的快速性.通过实例计算,结果表明该算法在收敛性和稳定性等方面明显优于传统粒子群优化算法,是一种有效的搜索算法.     

考虑不同风能特征的风电中长期电量预测方法

中长期电量预测在编制中长期发电计划、提高新能源消纳以及保障电力系统电量平衡等方面发挥着重要作用.未来气候态预报信息有利于提高中长期电量预测精度,但当前中长期电量预测未能有效挖掘和利用未来气候预报信息,为此,提出了一种考虑不同风能特征的风电中长期电量预测方法,同时为提高预测模型的适应性,以风能资源气候态预报结果数据为输入...     

基于电量裕度的中长期电量安全校核方法

中长期交易电量日益增多,电网可调节裕度减少,因此有必要进行中长期电量安全校核。首先构建电量裕度求解模型,并考虑安全约束必发电量和未来态电网模型,计算机组、断面等关键主体的电量极限。然后通过关联系数矩阵实现中长期电量校核及调整。最后以实际省级电网作为算例,验证所提出模型方法的有效性。通过电力计算、电量校核的方式,为中长期双边交易和电网安全调度运行提供一种技术分析手段。     

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是，当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时，采用灰色模型进行负荷预测的误差较大，预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中，可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明，此模型在负荷预测中是适用的，尤其对于负荷按“S”型曲线增长的情况，不但具有较高的预测精度，同时保留了灰色预测方法的优势和特点。     

一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测模型

深入研究了基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,剖析了灰色预测ＧＭ（１,１）模型应用的局限性及其改进方法,根据电力系统中长期需电量预测的特点,将国民经济发展对年用电量的影响加到预测模型中,提出一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,并用此方法对山东省多年来的用电量进行试验和对未来十几年的用电量进行预测,结果表明：模型精度较高,预测误差较小,预测结果与国家电力公司的宏观预测值基本吻合。     

一种中长期日负荷曲线预测的新方法-双向夹逼法

作者提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法--双向夹逼法,它适用于中长期电网规划和电力市场运营问题.该方法基于相似性原理和双向逼近思想,将预测问题转换为线性规划问题,使问题变得简单和容易求解.提出的方法已应用于三峡电力系统运行规划的大量计算中.实践表明,该方法快速、有效,且有较高的精度.     

一种变权灰色组合预测模型在中长期电力负荷预测中的应用

提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中.实例计算证明了该模型在中长期电力负荷预测中的有效性,该模型兼具了灰色模型的简单性和变权组合预测的精确性.     

ANN在电力系统中期负荷预测中的应用

本文提出了ANN在电力系统中期负荷预测中的应用。基于优化理论，采用改进型BP算法，该算法学习精度高，收敛速度快。通过仿真算例证明了该算法的优点，并将训练结果应用到了配网规划的实例中，验证了ANN在中期负荷预测中的可行性。     

基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究

对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模，其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题，因而更具有先进性，其计算结果更为可靠，在实际系统中的可解释性也更强，且方法简单，计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression，PLS)应用于年用电量预测，并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比，探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明：偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优，具有较强的实用性。     

短期负荷预测"负荷趋势加混沌"法的参数优化

在"负荷趋势加混沌"短期负荷预测法中,将原始负荷序列拆分成"负荷趋势"和"混沌"两部分,其中负荷趋势是可以准确预测的多周期行为,混沌子序列可以用相空间重构的线性回归法预测.以多元回归分析和矩阵计算的奇异性理论为基础,优化了混沌子序列预测中的三个参数.首先根据取样序列的"平稳性"及避免矩阵计算的"奇异性",选取合适的延时时间;然后根据混沌子序列功率谱上的峰值选取嵌入窗长,并由此确定嵌入空间维数;最后选取邻近矢量的数目为嵌入空间维数的3倍以上.     

短期负荷预测"双周期加混沌"法中的多步法与气象因子的使用

短期负荷预测的"双周期加混沌"法是基于负荷记录数学性质的预测方法.为了进一步提高其预测精度而提出的三项改进为:(1)通过数值测试,优化了混沌子序列线性回归预测中三个参数,即嵌入空间维数、延时时间,和选择邻近矢量时采用的距离;(2)为了降低误差积累,采用了直接从邻近矢量回归出连续多个预测点的方法,并且采用离参考矢量最近的若干邻近矢量进行回归;(3)在选择直接多步法中的相空间邻近矢量时,考虑了与各负荷值相对应的当天气象因子.将改进后的双周期加混沌法用于负荷预测实例,结果表明预测精度有显著提高.     

自适应卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用

将卡尔曼滤波原理运用于电力系统负荷预测通常是针对线性定常系统,并在定常噪声协方差的前提下进行,模型的灵敏度差和预报精度不高.作者考虑了电力系统负荷自身的变化特点,根据不同日期同一时刻的负荷历史数据建立了含有时变系数的负荷系统模型、观测模型和系统参数模型,采用两段自适应卡尔曼滤波方法,同时考虑噪声协方差对预测精度的影响,运用时变噪声统计估值器对噪声协方差进行自适应估计,用预测方程预测次日的负荷.结合实际电网数据进行的预测计算取得了较好的结果.