模糊线性回归法在负荷预测中的应用

线性回归是电力系统中期负荷预测的常用方法。由于受众多不确定性因素的影响，历史数据和相关变量未来取值常常是不准确的，致使该方法的预测结果误差较大。为了提高电力负荷预测的精度，作者提出了一种改进的模糊线性回归预测方法，即加权模糊线性回归预测法，它将模糊线性回归法预测模型的求解归结为一个线性规划问题，并对该模型进行改进，按照回归变量的重要程度确定目标函数中各项的权重，并按照各历史数据的重要程度确定贴近度标准。文中提出的改进模型即加权模糊线性回归模型是可调的，能够灵活计及预测中的一些定性模糊因素。实际算例表明，文中的改进措施提高了模糊线性回归法的预测精度。     

模糊多项式拟合法在负荷预测中的应用

在分析模糊多项式拟合法建模机理的基础上，建立了改进模糊多项式拟合模型，通过适当减小拟合曲线在后段的拟合误差来提高预测精度。文中的改进方法为处理预测中的定性模糊因素提供了一种灵活的手段。实例验证了该改进模糊的可行性与优越性。     

电力负荷的模糊预测方法

提出了一种组合式的模糊短期负荷预测方法。通过对负荷历史数据的离线动态学习，训练出 有关参数，经过模糊推理获得提前一步的负荷预测。系统中引入闭环模糊控制方法用以在 线消除预测误差，并设计了自适应的输出修正算法以排除可能存在的扰动影响。在描述模糊 负荷预测系统的设计、实现和应用的同时，还提出了一些负荷预测中所遇到的问题的解决方 法。     

基于神经网络的短期负荷预测与误差纠正算法

提出一种基于模糊神经网络的电力短期负荷预测方法,并对其运行特点进行分析。提出通过改进数据样本从而改善模糊神经网络的方法,可以预测在一些不确定性条件发生剧变的情况下发生突变的负荷。还提出了一个关于误差整合的观点,根据此观点提出了减小误差的方法。实例计算表明,这一模型和方法应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度。     

一种简化的电力系统负荷线性组合预测法

负荷是电力系统运行和规划的依据，精确的预测可提高系统运行的可靠性和经济性。作者将电力系统负荷预测的三种主要方法，即外推法、灰色预测法和人工神经网络法结合起来，建立了一种线性组合预测模型。在组合模型的权重系数求解中，首先对目标函数和等式约束使用拉格朗日乘子法来求解权重系数。当出现小子零的系数时，改为只使用误差矩阵的对角元素来计算，这种近似对预测精度影响较小，但简化了计算，且保证了组合系数大于零的条件。由于组合模型的总平均误差要小于各单一预测方法的平均误差，这就提高了预测精度，尤其组合模型的最大预测误差要小于单一模型的最大预测误差，从而降低了预测的风险性，实例证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于改进的模糊神经网络的短期负荷预测

影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素。针对这些干扰因素,引入了"干预项",进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法进行短期负荷预测的基本原理、网络模型和预测过程。实例分析中分别给出了经"干预项"和未经"干预项"处理后的预测结果,未经"干预项"处理的预测误差明显偏大。同时采用三种方法对不同日期类型进行预测,结果表明新方法的预测误差最小,预测精度较高。     

混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。     

几种电力负荷预测方法的比较

本文对目前的几种智能负荷预测方法:人工神经网络、模糊预测法、数据挖掘、专家系统、支持向量机的原理、特点及研究情况进行了阐述,从学习能力、运算速度、处理模糊信息能力等角度对这几种方法进行了比较,指出了其中各自的优缺点,同时又结合新疆电网负荷预测的具体情况提出了相适应的负荷预测方法。     

基于改进模糊回归分析法的负荷预测

对电力系统的负荷预测问题进行了研究,并提出了一种改进后的模糊回归分析算法。该方法利用模糊预测法和回归分析法各自的优点,按不同情况下两种方法的重要程度,用区间层次分析法赋以灵活可调的权重值。通过算例验证,此方法适合于中长期电力系统负荷预测。     

基于FNN的校园电能短期预测算法研究

为了获得反映校园负荷变化的预测模型,采用FNN模型与模糊控制器相结合的方法,使用校园负荷影响较大的天气因素及日期类型作为负荷预测外部干扰,进行了深入的研究。通过预测模型对校园历史负荷进行学习,完成预测网络参数的训练。结合模糊理论,将预测后的误差及误差变化率作为模糊控制器的输入,完成对负荷预测结果的修正。通过与典型BP网络进行对比,验证了该方法的有效性,为高校能源的管理奠定了坚实基础。     

Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linear regression method

Average load forecasting errors for the holidays are much higher than those for weekdays. So far, many studies on the short-term load forecasting have been made to improve the prediction accuracy using various methods such as deterministic, stochastic, artificial neural net (ANN) and neural network-fuzzy methods. In order to reduce the load forecasting error of the 24 hourly loads for the holidays, the concept of fuzzy regression analysis is employed in the short-term load forecasting problem. According to the historical load data, the same type of holiday showed a similar trend of load profile as in previous years. The fuzzy linear regression model is made from the load data of the previous three years and the coefficients of the model are found by solving the mixed linear programming problem. The proposed algorithm shows good accuracy, and the average maximum percentage error is 3.57% in the load forecasting of the holidays for the years of 1996-1997.     

小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点，利用小波分析对负荷样本做序列分解，对高尺度负荷分量采用常规预测方法，其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术，最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明，新方法具有较高的预测精度和适应能力。     

基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据，也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法，如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等，但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，作者提出了一种基于人工神经网络和模糊推理的预测新方法，其中首先根据实际经验将负荷日类型划分为周一、工作日、周六、周日和节假日5种类型；然后根据不同的类型日建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数，最后通过模糊推理策略预测日最大负荷和日最小负荷。实际算例表明，所提出的方法能够提高短期负荷预测的精度。     

残差修正法在电力负荷预测中的应用

影响电力负荷的因素很多,而且这些因素都具有不确定性,即这些信息具有模糊性。因此,为了准确进行负荷预测,最好采用模糊预测来研究和处理电力负荷预测。一般对于电力系统中期负荷预测采用回归分析模型,但其预测结果往往有很大误差。为了提高电力负荷预测技术的水平,作者以其于实数输出值的模糊回归分析及用三角函数拟合残差的方法,提出了预测电力负荷的模糊线性回归－残差修正预测模型。该模型是在模糊线性回归模型的基础上推导出来的,它可以寻找最合适的线性函数使理想线性回归中的线差和达到最小。通过售电量模糊预测的仿真计算验证了所提出的预测模型的正确性和可行性。     

A Wind Power Forecasting Method and Its Confidence Interval Estimation

This paper describes a wind power forecasting method and its confidence interval estimation. Recently, flat control of wind power generators using various batteries has been required. In flat control, accurate wind power forecasts and their error confidence intervals are needed. In this paper, wind speed forecasts are calculated by regression models using Grid Point Value (GPV) weather forecasts. The forecasts are adjusted by fuzzy inference using the latest errors. The wind power forecasts are translated from the wind speed forecasts using two power curves. The power curves are selected or combined by fuzzy inference depending on the wind direction. The error confidence interval models are generated for each forecasting target time. Each confidence interval is combined by the other fuzzy inference. The proposed methods were applied to actual wind power generators, and it was found that the forecasting errors were smaller than in the conventional methods. Almost all of the forecasts can be within the error confidence intervals estimated by the proposed methods. The results show the effectiveness of the proposed methods. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 186(2): 52–60, 2014; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22326     

用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷

为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。     

基于模糊识别与模糊聚类理论的短期负荷预测

依据模糊模式识别、模糊聚类理论 ,提出一种短期负荷预测的新方法 ,应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系。实践表明 ,该方法具有预测精度高、误差小的优点 ,是值得广泛推广的好方法。     

基于模糊层次分析法的年最大电力负荷预测

针对电力负荷预测特点和人的判断所特有的模糊性,为了提高负荷预测精度,提出了基于模糊层次分析法的电力系统年最大负荷组合预测模型。此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重。该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验。实际算例后校验平均百分比误差为2.039%。这表明该方法能有效提高负荷预测精度。     

电力中长期负荷模糊优选组合预测方法的研究

传统中长期电力负荷组合预测方法在确定权系数时,由于没能充分考虑各单一预测模型拟合值与历史实际值之间的多种误差信息,而使预测结果不够理想.为此,选取多种误差作为评价单一模型优劣的指标,引入多目标系统模糊优选理论,结合熵权法客观分配各种误差指标的权重,在全面考虑多种误差信息的情况下,通过求取各单一模型预测精度对“优”的隶属...