基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究

日负荷曲线预测是电力市场运营的基本内容。而短期负荷预测应用中较为成功的人工神经网络方法ANN(artific ial neural network),在很大程度上取决于训练样本以及输入变量的合理选取,它关系到算法的收敛性、计算速度以及预测的精度。通过对长春地区日负荷数据与日气象数据的基础分析,提出了选用多时段气象数据以及日类型作为相似日判别要素,并运用灰色关联理论,计算出预测日和诸多历史日的关联度,来确定ANN的训练样本,从而建立起适应性较强的日电量的预测模型。然后由日电量预测的结果,采用96点的波形系数     

运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对...     

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.     

基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测

在台风期间现有的负荷预测方法的预测精度一般不高.在此背景下,以广东地区为例,首先分析了气象因子与系统负荷之间的相关性,从总负荷中分解出趋势分量、周期分量和气象敏感分量,在此基础上提出了基于相似日气象负荷修正的适用于台风期间的短期负荷预测方法.同时,为克服台风日样本较少所导致的预测困难,将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中,并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性.用广东电力系统的实际数据做了测试,预测结果表明采用所发展的修正模型时台风日的负荷预测精度较现有方法有了较大提高.     

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。     

基于日特征量相似日的PSO-SVM短期负荷预测

通过引入人体舒适度指数,综合分析了气象因素对电力负荷的影响,并加入星期类型、日天气类型、日期差3个主要影响因素,构成了日特征向量,采用求取相似度的方法来选取相似日,利用相似日的日特征向量和负荷数据来建立PSO-SVM预测模型。经2001年EUNITE负荷预测竞赛的数据预测分析表明,该方法适应性较强,能够选取较合适的相似日,有较高的预测精度和推广能力。     

基于支持向量机的中长期日负荷曲线预测

提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法，通过历史典型日负荷数据构造出典型日年度发展时间序列，运用支持向量机方法对预测日各时刻负荷值进行预测并得到了典型日负荷曲线。该方法不需要对日负荷特性、最大负荷及需电量进行预测，因此避免了可能的误差积累问题。以某电网为例对该方法进行了测试，结果表明其具有较高的预测精度。     

基于气象灵敏度分析和特征日修正的短期日负荷曲线预测

短期负荷预测是电力系统运行的基础工作,准确的负荷预测是系统安全稳定运行的重要保障。随着电力市场的不断扩张,气象敏感负荷在负荷总体中所占比例急剧上升,气象成为电力调度部门在制定运行计划时不可忽略的重要因素。提出了一种基于气象灵敏度分析和特征日修正的短期日负荷曲线预测方法,研究季节性气象与负荷的相关性,提取关键气象因素建立回归拟合模型,通过函数求导法得到负荷与关键气象因子的灵敏度;由气象特征判别函数找到待预测日的气象特征日与趋势特征日,结合日负荷极值预测值计算得预测日负荷曲线。最后通过采用我国南方某地区的负荷实际数据,验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于气象信息因素修正的灰色短期负荷预测模型

针对传统灰色模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据组织策略,选择社会活动背景相似度较高的历史日作为相似日,建立了气象因素突变判别准则,以识别相似日中的气象突变,并采用回归法消除相似日负荷数据中的受气象敏感负荷分量.采用邻近趋势外推法和相似日替换法矫正灰色模型预测时容易产生的局部畸变点.实验结果表明,改进后的灰色模型预测精度提升明显,预测精度平均提高1％～2％,最高可达7％.该方法能同时考虑社会活动规律和气象因素对负荷的影响,克服了传统模型本身对不规律数据预测精度差的缺点.     

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.