基于灰色马尔科夫预测模型的中长期电力负荷预测

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。     

基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的电力负荷预测组合模型

本文提出了电力系统中长期负荷预测的线性组合模型,即基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的组合模型。针对中长期负荷日趋饱和的特点,采用具有S型预测曲线的灰色Verhulst模型进行预测;针对灰色模型预测随机波动较大的负荷时拟合性较差的缺点,采用马尔科夫理论对灰色模型进行修正,弥补了灰色模型固有缺陷,提高其预测精度。通过线性组合法将灰色Verhulst模型与灰色马尔科夫模型相结合,规避了单一算法模型产生较大误差的风险,进一步提高了预测准确性。算例表明,该组合模型精度较高,具有实用性与可行性。     

几种灰色模型用于电力消费中期预测研究

根据三类产业与居民生活用电量在用电方式、用电增长趋势等方面的不同特点,对灰色ＧＭ（１,１）模型、改进的ＧＭ（１,３）模型以及关联多因子模型在地区用电量和最高用电负荷预测中的应用做了初步研究。以上海市１９９０～１９９８年的电力资料和经济资料为基础,应用几中灰色模型对三类产业用电量、居民生活用电量及最高用电负荷进行了预测,并将几种模型的预测 结果进行了比较。结果表明,不同模型适用于不同特点的电力消费预     

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。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进

灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,当负荷增长曲线不是G型时,其预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,通过实例分析,利用等维新息递推模型、组合灰色模型进行负荷预测,可大大提高预测精度。     

基于改进灰色马尔科夫预测法的中长期负荷预测

提出了一种提高对可能发生较大畸变序列的负荷预测精度的方法。由于电力负荷受天气、节日、经济等较多因素影响,在时间序列上表现为非平稳的随机过程,在某些年份负荷值可能会出现较大畸变,导致模型预测精度下降。分三步对畸变较大的数据样本进行预测以及误差分析,首先建立灰色预测模型,然后利用残差进行模型修正以增加序列波动性,而后用改进的马尔科夫链进行误差修正以提高精度。采用某市1998年至2013年最大负荷作为样本数据验证算法有效性,算例结果表明:与传统灰色系统预测模型相比,此模型有更高的拟合精度和预测精度。此方法的优势在于:在相同样本情况下,拟合程度高并且可以明显修正畸变数据带来的误差。     

基于灰色等维递补模型的电力系统负荷预测

针对传统电力负荷预测方法在实际应用中的局限性,提出利用灰色等维递补模型预测电力系统用电负荷,分析预测模型的建立过程,介绍灰色模型的应用情况,对比说明灰色等维递补模型比传统GM(1,1)模型预测的精度更高。     

改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

灰色GM（1,1）模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM（1,1）模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。     

利用灰色模型预测用电量和用电负荷

根据＂灰色系统＂理论，对灰色模型的建立与模型精度的提高等作了推理分析。以南通地区的电力负荷预测为例作具体计算。得出采用灰色模型进行电网负荷预测既实用又有效结论。     

灰色理论在企业试验变电站负荷管理中的应用

根据企业变电站同比一定时期内的负荷用电量统计,运用灰色理论对其建立基于改进残差灰色模型和等维新息灰色模型的灰色组合预测模型,利用模型预测出来的结果对企业变电站的用电负荷进行有效管理与控制。实例证明,运用灰色理论模型可实现精确到月度的变电站中短期用电负荷预测,对企业用户和电力管理部门进行负荷管理、调度和控制具有重要意义。     

基于灰色和马尔科夫系统理论的需求侧响应能力预测

近年来,随着分布式电源、电动汽车、智能用电器在用户侧接入比例越来越高,可以调动的需求侧资源将越来越丰富。探究多重变量对需求侧响应的影响,提出基于灰色关联度的多阶灰色预测模型和马尔科夫链模糊矩阵相结合的预测方法,对长期需求侧响应能力进行预测。采用的多阶灰色预测模型主要考虑到了负荷自变量的时间特性以及多重外在变量的相关性,而灰色关联度分析方法可以定量的研究事物之间的关联程度,当状态变量和时间变量是离散数据时,马尔科夫链对灰色理论中间累加过程中产生的误差有较好的调整效果,因此采用马尔科夫链模糊矩阵对预测误差进行修正,提高了长期需求侧响应能力的预测精度。结合我国上海市近10年的负荷数据,验证了所提预测方法的有效性。     

基于灰色关联与模糊聚类分析的负荷预处理方法

电力负荷曲线反映了在一定时间间隔内用户侧消耗的电能,包含了电力系统运行调度与可靠性等重要信息。然而信道错误、仪表故障、设备停运等随机因素导致负荷曲线包含异常数据与缺失值。文中提出一种基于灰色关联分析和模糊聚类(GRA-FCM)的负荷预处理模型。首先通过灰色关联分析确定与待检测日关联度较大的相似样本集,然后采用模糊聚类算法与聚类有效指标得到典型特征曲线,最后对辨识的异常数据进行修正。将所提模型应用于某城市电网SCADA系统负荷预处理中,表明所提模型有很高的准确性和实用性。     

基于GM（1，1）校正模型的转折性电力负荷特性预测

电力负荷系统是典型的灰色系统，电力负荷特性指标的预测具有直接的经济意义．讨论了当预测对象系统存在转折性变化时，灰色预测校正模型在此方面的有效应用．该模型具有充分利用历史信息而且短期预测精度高的优点．     

灰色自适应滤波组合优化预测模型及其应用

利用时负荷的周期性,分别建立了灰色模型和自适应滤波模型,按照组合预测理论,对两种模型进行组合以提高预测精度,经实例验证,结果令人满意。     

负荷预测的有限自动机模型

负荷预测是整个电力系统规划的依据,目前,国内外就此建立的数学模型也很多,特别是灰色预测模型＾［１,２］对此有过成功的运用,我们现引进有限自动机理论对模型作进一步剖析。     

山西电网年最大电力负荷和峰谷差的灰色预测及电网调峰的对策

本文应用灰色系统理论，建立了山西电网年最大电力负荷和峰谷差的灰色预测模型并计算出到2005年的年最大电力负荷和峰谷差的预测值。根据预测结果，针对解决电网调峰问题提出了相应的解决办法和措施。     

基于综合预测模型和蒙特卡洛的电动汽车保有量及负荷预测方法研究

电动汽车的规模化发展及其充电设施的持续性建设严重威胁电力系统的稳定性,但是目前尚缺简便有效的电动车保有量和负荷预测方法。因此,建立基于综合预测的电动汽车保有量预测模型,应用灰色预测、反向传播（BP）神经网络以及长短时记忆（LSTM）网络3种预测模型对电动汽车保有量进行预测,获得单预测模型的预测结果,并利用熵权法对单预测模型预测结果分配权重,计算得到综合预测结果。建立基于蒙特卡洛算法的电动汽车负荷预测模型,在保有量预测的基础上,模拟电动汽车电池特征参数和用户出行习惯,对电动汽车无序充电行为进行预测,形成电动汽车日负荷曲线。最后,以某市电动汽车保有量及充电负荷数据验证所提模型的有效性。算例分析表明,所提综合预测模型比单预测模型具有更高的预测精度,负荷预测结果表明规模化电动汽车并网将给电力系统带来新的挑战。     

非确定性电网规划—多级决策法

本文将灰色系统原理应用于电力系统规划．对非确定条件下的负荷预测、电源规划和电网规划进行了探索,提出了“多级综合决策法”,并应用于一个实际电力系统规划．     

电动汽车充电负荷时空分布预测

采用最小二乘法与灰色关系度理论建立了电动汽车保有量预测模型,将车辆状态转移矩阵引入传统停车需求模型,预测了电动汽车随时刻变化的实际泊车分布特性;基于蒙特卡洛方法,针对电动私家车、电动公交车、电动出租车、电动公务车各自对应的充电需求,分别模拟了其充电行为,推测出了不同用地类型区域的电动汽车充电负荷曲线。文中结合徐州市公共汽车运营现状,给出了大型充电站的规划布局建议,为充电站规划建设提供理论支撑。