基于相似日和LS-S VM的微网短期负荷预测

为提高微网短期负荷预测的效率和精度,针对微网负荷基数小,波动性和随机性大,历史数据相对短缺的特点,在负荷点空间尺度上,提出一种基于相似日和LS-SVM微网短期负荷预测方法。该方法在预测空间尺度和样本选择上有别于大电网,充分考虑气象因素的累积效应、短期负荷的连续性和周期性以及时间距离的“饱和效应”,形成一种新的相似日评价函数来选取训练样本,并结合短期负荷预测的特点形成LS-SVM的输入量,然后将训练好的模型用于预测。算例表明,该方法有效可行,精度较高,且比较实用。     

电力短期负荷预测相似日选取算法

短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础,相似日选取的准确与否直接影响到短期负荷预测算法的精度。针对短期负荷预测的特点,提出一种能便于考虑各种因素影响的新算法。分析了气象、日类型等因素对负荷影响的常见规律,便于识别主导负荷变化的因素,建立了在短期负荷预测中选取相似日的新方法。理论和实例均表明,该方法适应性较强,能够通过历史数据分析从历史日中选取最合适的相似日,对提高短期负荷预测的精度具有较大价值。     

基于灰色关联投影法的短期负荷预测相似日选择算法

为了提高短期负荷预测的精度,合理有效地选取预测相似日是非常重要的,提出了基于灰色关联投影法的相似日选取算法。该算法首先针对影响负荷变化因素的复杂性和不确定性,以灰色理论计算出了相应的权重,接着,结合投影法计算历史日相对于待预测日的灰色投影值,比较投影值,可以得到与待预测日最接近的相似日。理论与实例均表明,该算法具有通用性,对任意包含多个因素的历史日都能够快速准确地算出其与待预测日的相似程度,具有很好的相似日选择效果。     

证据理论在短期负荷预测相似日选择中的应用

合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径。依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果。选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天。影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来。用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度。     

证据理论在短期负荷预测相似日选择中的应用

合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径.依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果.选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天.影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来.用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度.     

短期负荷预测的组合数据挖掘算法

给出了一种短期电力负荷预测的组合数据挖掘算法.通过日负荷特性分析,在设定长度的最近历史日期中选择与预测日天气最相似的为基准日,通过该模式下天气相似日的相关影响因素差异与相应负荷变化率关联规则挖掘建模,挖掘模型算法采用C4.5和CART算法的基于BP网络加权组合,算法还基于范例推理给出节假日调整因子校正节假日的影响,设计出一种高精确度短期负荷预测系统.实际应用结果表明该组合算法预测精确度高、效果良好.     

基于智能相似日识别及偏差校正的短期负荷预测方法

在传统负荷预测理论的基础上,提出了基于智能相似日识别及偏差校正的新型短期负荷预测方法。首先构建地市—相关因素特征矩阵,通过判断矩阵相关性智能选取负荷相似日,从而实现负荷曲线的一次预测。在此基础上,建立了实时气象偏差校正策略,采用XGBoost算法进行负荷曲线的二次偏差校正,达到短期负荷预测的目标。算例研究表明,该策略能够有效提升短期负荷预测精度,而且具有较好的自适应特性,可以应用于电力系统短期负荷预测实践。     

基于相似日选择和BP神经网络的商场短期负荷预测

为了改进传统楼宇短期负荷预测的准确度与效率,以上海市某商场建筑为研究对象,采取了基于相似日选取和BP神经网络的方法,对其夏季短期负荷进行了预测。首先,对夏季气象类因素进行去量纲处理,并采用灰色关联度挑选出对负荷影响最大的气象因素;然后,以关键气象因素为基准,采用加权相似度函数选择相似日,并按照相似度大小进行降序排列;最后,将相似日的负荷和关键气象因素数据输入到BP神经网络模型中,预测输出该商场2017年夏季短期负荷值,并对预测结果进行对比分析。通过实例数据进行了算例验证,结果表明,提出的方法具有较好的有效性和实用性。     

基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测

针对短期负荷预测中节假日的特殊性,提出基于相似日负荷修正的算法。为了克服节假日样本较少所导致的预测困难,将近期周末扩充到相似日样本中。该算法评估相似性时综合考虑气象和时间因素。针对气象因素,采用灰色关联分析法来计算,而对于时间因素,兼顾到“近大远小”和“周期性”的原则,并以二者相似度的乘积量化总体相似性,选出若干相似日。考虑到类型日和年周期对负荷的影响,基于“历年节假日与周末负荷比例”和“负荷年增长率”分别修正相似周末和相似节假日的负荷。该算法应用到某地级市的预测中,平均相对误差为2.29%。     

基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测

针对短期负荷预测中节假日的特殊性,提出基于相似日负荷修正的算法.为了克服节假日样本较少所导致的预测困难,将近期周末扩充到相似日样本中.该算法评估相似性时综合考虑气象和时间因素.针对气象因素,采用灰色关联分析法来计算,而对于时间因素,兼顾到"近大远小"和"周期性"的原则,并以二者相似度的乘积量化总体相似性,选出若干相似日.考虑到类型日和年周期对负荷的影响,基于"历年节假日与周末负荷比例"和"负荷年增长率"分别修正相似周末和相似节假日的负荷.该算法应用到某地级市的预测中,平均相对误差为2.29%.     

基于局部形相似的超短期负荷预测方法

在对电力负荷局部特性分析的基础上,定义了一个描述负荷序列形状相似程度的指标--负荷曲线形系数,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法.该方法将预测时刻前一段负荷序列与各相似日同一时段负荷序列的形系数引入到超短期负荷预测中,强调基于形相似基础进行值预测,克服了现有预测方法中对各相似日采用相同权重所导致的平滑效应对拐点负荷预测的影响.研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性.该改进方法可用于对现有多种超短期负荷预测方法的改进.     

基于负荷特性分析的短期负荷预测相似日选择方法

从选择历史负荷数据的角度来看,各类短期负荷预测方法本质上都基于相似原理.科学合理地选择相似日是提高预测效果的有效途径.为了挖掘出负荷曲线形状与预测日最大可能相似的历史日,提出了在负荷特性分析的基础上确定日特征向量、采用模糊分类和改进灰色关联分析法进行选择的方法.预测时引入时间跨度系数以消除负荷水平差异的干扰.实际系统的应用效果验证了该方法的有效性和实用性.     

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合（TCN-LSTM）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测

针对短期负荷预测精细化的需求,提出一种基于虚拟相似日与双阶段注意力机制的长短期时序神经网络(DA-LSTPNet)的地区级短期负荷预测方法.为获得与负荷相匹配的细粒度实时气象数据,首先基于粗粒度的气象数据,利用灰色关联度和关联度加权法获取含细粒度气象数据的气象虚拟相似日.然后,采用最大信息系数(MIC)对气象特征信息与负荷进行非线性关联性分析,构建MIC加权下的负荷虚拟相似日选取算法,解决选取历史日作为传统负荷相似日而导致的过分局部相似乃至非相似的问题.最后,针对过往预测模型缺乏考虑特征因素与局部负荷细粒度变化之间联系特性的问题,构建能够有效挖掘负荷特征数据长期宏观以及短期局部变化特性的DA-LSTPNet进行日前短期负荷预测.以中国南方某地区电网实际负荷数据为例,采用多种形式的仿真验证了所提预测方法具有更高的预测精度和普适性.     

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。     

基于动态权值相似日选取算法的短期负荷预测

提出了一种基于动态权值优化的相似日选取算法和灰色GRNN串联组合模型的短期负荷预测方法。采用动态权值相似日选取算法,在考虑不同地区和季节对短期负荷的影响时,引入改进的果蝇优化算法(MFOA),动态调整各因子的权值,增强了相似日选取算法的适应性和有效性。选取出相似日后,采用灰色模型和广义回归神经网络(GRNN)串联组合的短期负荷预测方法,并通过改进的布谷鸟(MCS)算法对GRNN平滑因子进行优化,组合模型改善了单一模型预测精度的稳定性。实例预测结果验证了该方法的有效性。     

基于人体舒适度指数的配电网短期负荷预测方法

针对配电网负荷特点,提出了一种基于负荷曲线形状相似度与人体舒适度指数的配电网短期负荷预测方法。研究了负荷曲线形状相似的特点,依靠各时刻负荷差值期望,给出了一种负荷曲线形状相似度计算方法。针对气象因素对负荷的影响,引入了人体舒适度指数,并根据日最高气温与最低气温,给出了一种日人体舒适度指数相似度计算方法。根据配电网负荷类型特点,分析了节假日与正常工作日情况下,各类型负荷变化特性。结合上述特性,给出了一种配电网短期负荷预测方法,并详细论述了方法原理及步骤。结合某一配电网电源点9天历史数据与气象数据作为实例,表     

基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测

针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。