基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测

由于气象因素对电网负荷影响巨大,在进行短期负荷预测时必须考虑气象因素的影响。在处理负荷与相关因素之间的非线性关系时,神经网络具有其自身的优势,而如何量化不同量纲的相关因素对电网负荷的影响是一个难题。本文提出了一种基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测方法,训练结果表明,这种方法较传统的人工神网络预测方法精度有所提高。     

影响江西电网负荷预测准确率的因素分析

本文分析了影响江西电网用电负荷的诸多因素(如气象、小水电、大用户、节假日及特殊事件的影响),从加强对气象因素、负荷类型及历史数据的精细化分析入手,研究各种负荷预测方法,找到了适应江西电网目前状况的短期负荷预测方法,进而提出了提高江西电网负荷预测准确率的主要思路。     

考虑气象因素的电网短期负荷预测策略

影响电网负荷预测的因素很多,其中气象因素是主要原因之一,尤其在天气系统的转变过程中,气象因互对电网用电和短期负荷预测准确率的影响更大,对气象负荷进行了明确定义,提出了一种预计气象负荷分量的实用方法和考虑气象因素的短期负荷预测策略。     

基于气象指标的安徽电网负荷特性分析及研究

电力负荷特性分析是电网调度运行、生产规划的重要组成部分。为充分发掘安徽电网负荷特性与气象因素的关系,首先对安徽电网基础负荷与气象负荷进行分解;然后基于相关系数法进行多维度气象指标主导因素辨识,在此基础上建立气象指标—负荷二次回归模型,获得气象负荷的灵敏度;最后结合2018年安徽气象情况,阐明了安徽电网2018年夏季负荷特性,并对2019年安徽最大负荷做出预测,对安徽电网负荷预测和电力平衡工作具有指导意义。     

基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素．采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能．可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比．既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。     

考虑夏季气象因素的短期负荷预测方法研究

由于夏季电力负荷受气象因素影响较大,尤其是连续高温情况下,短期负荷的预测结果往往存在较大偏差.通过对气象敏感负荷与温度、湿度等气象因素的相关性研究,提出了考虑温度累积效应的修正模型.该模型不仅考虑了多日前温度对负荷的影响,还考虑了待预测时段之前时段的温度对负荷的影响,同时对湿度进行了相关性修正.通过综合预测模型试算,实例表明,引入修正模型后夏季高温负荷的预测精度有了较大提高.     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

考虑夏季气象因素的短期负荷预测方法研究

由于夏季电力负荷受气象因素影响较大，尤其是连续高温情况下，短期负荷的预测结果往往存在较大偏差。通过对气象敏感负荷与温度、湿度等气象因素的相关性研究，提出了考虑温度累积效应的修正模型。该模型不仅考虑了多日前温度对负荷的影响，还考虑了待预测时段之前时段的温度对负荷的影响，同时对湿度进行了相关性修正。通过综合预测模型试算，实例表明，引入修正模型后夏季高温负荷的预测精度有了较大提高。     

气象环境对电网负荷的影响因素分析

针对地区电网负荷易受多种气象因素影响,负荷预测中存在诸多不确定性问题,研究了气象因素对电网负荷的影响,最大程度减少由气象因素造成的负荷预测偏差。应用灰色关联度分析方法,基于大量历史数据,剖析气温、湿度、风速等气象因素与负荷特性变化的关联度,得到对负荷变化产生主要影响的气象因素。在此基础上,为了量化分析主要气象因素对负荷影响的程度,采用支持向量回归的方法得出日特征气象因素、实时气象因素对负荷变化的的灵敏度模型。同时,考虑到气温的累积效应对负荷特性变化的重要影响,研究气温累积效应对负荷的影响规律,得到气温累积效应修正公式,并用实例证明对历史数据经累积效应修正公式进行修正后,修正数据能够切实提高负荷预测的准确性。     

台风天气下电网负荷对气象因素的敏感度分析

针对风雨特殊天气数据样本少、负荷变化异常的特点,提出了一种新的负荷与气象敏感度分析方法。首先,基于灰色关联度理论,提出了一种基于相关系数变化率的负荷主要影响因素选择方法;其次,根据不同的气象条件区间,建立负荷与气象的多元线性回归关系,得到了更准确的负荷随气象因素变化的敏感度;最后,利用所提方法对海口电网的负荷和气象因素进行了敏感度分析,揭示了海口电网负荷随气象变化的规律,对提高台风等特殊风雨天气下电网的负荷预测精度和运行安全性具有实用参考价值。     

基于Shapley值的电力负荷预测结果溯源分析方法

针对由于机器学习的黑盒特性导致负荷预测结果不可溯源的问题,提出一种基于Shapley值的电力负荷预测结果溯源分析方法.阐述利用机器学习技术构建负荷预测模型的一般形式和基本过程;基于负荷预测模型,利用合作博弈论中的Shapley值计算各类负荷影响因素对负荷预测结果的影响;对利用梯度提升决策树算法训练的负荷预测模型的预测结果进行溯源分析.实验结果表明,利用所提方法可以洞察负荷预测过程,从而实现负荷预测结果的溯源分析以及考虑复杂非线性的负荷影响因素分析,也可以在构建负荷预测模型时指导特征选择提升模型的泛化能力.     

基于小波变换及最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了采用小波变换和最小二乘支持向量机混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列：然后根据分解后各分量的特点构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测：最后对各分量预测信号进行重构得到最终预测结果。在构建支持向量机模型时考虑了气候因素的影响，并将其作为模型的一组输入点。实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

基于条件生成对抗网络的短期负荷预测

精准的短期负荷预测对电力系统制定合理生产计划、提高经济效益、保证电网安全运行具有重要意义.为学习非线性负荷数据中隐含的深层关系,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于条件生成对抗网络的短期负荷预测模型.所提模型使用卷积神经网络构建生成模型和判别模型,以负荷影响因素作为条件,并引入特征损失函数作为判别模型部分隐藏层的损失函数.然后,通过条件生成对抗网络的博弈训练,使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据,从而进行短期负荷预测.最后,以美国某地区3年的负荷作为实际算例,对比所提模型与其他模型的预测结果,验证了所提模型在兼顾泛化能力的同时可以提高短期负荷的预测精度.     

基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测

天气温度变化是影响短期电力负荷预测的主要因素.为提高预测精度,引入负荷变化影响因子和气温影响因子,提出基于双修正因子的模糊时间序列预测算法.根据负荷变化趋势,提出分段预测的思想,在拐点处用负荷变化因子进行修正,然后用气温影响因子对预测结果进行二次修正.将改进的算法用于某电网夏季最大负荷的预测.数值结果表明该算法具有较高的预测精度.     

基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型

目前在短期负荷预测模型中,气象因子的应用主要是其日特征值。负荷对气象因子的响应具有实时性的特点,因此,小时气象因子在负荷预测模型中的应用对提高负荷预测精度具有积极作用。通过分析小时温度、湿度、云量、降水、风等气象因子对电力负荷的影响,并与日气象因子的影响进行对比分析,结果表明:小时气象因子对负荷的影响与日气象因子对负荷的影响特征有很大不同,尤其是在天气发生突然变化时,小时气象因子对电力负荷的影响比日气象因子的影响更加显著。建立了基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型,预测效果较好。针对目前气象部门对小时气象因子的预测能力及其在实际负荷预测中的应用情况,总结了应用中存在的问题并提出改进策略。     

一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法

小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性.为更好地反映气象因素对负荷的影响及提高负荷预测的精度,文章选用Morlet小波构建小波神经元网络,采用误差反传学习算法来训练网络,采用自学习隶属度分析聚类的新方法选择训练样本.并应用武汉电网近年的负荷数据和气象资料进行了建模和预测,预测结果表明所建立的小波神经元网络预测模型具有较好的收敛性,采用自学习隶属度分析聚类方法选择训练样本能改善预测精度.     

南京城市电网核心区短期负荷特性分析及预测

城市电网核心区负荷变化复杂,影响因素众多,对电网调度部门的安全运行提出了挑战。基于南京电网实际负荷数据,分析了负荷变化特性及各类影响负荷变化的因素,同时针对预测方法中存在的边缘效应等问题,通过改进训练策略,提出了一种新的人工神经网络短期负荷预测模型。该模型采用多隐含层和动态神经元个数的预测方法,对不同神经元预测结果进行比较,以达到预测负荷的目的。预测结果表明,基于该方法建立的预测模型适用性强且能获得较高的预测精度,可为城市核心区的短期负荷预测提供可行方案。     

基于解耦机制的小地区短期负荷预测方法

小地区短期负荷预测是电网企业精细化管理的重要手段。针对小地区短期负荷预测的特点，提出了基于解耦机制的误差分析模型和预测机制，将短期负荷预测分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分。小地区负荷结构单一，标幺曲线相对稳定；负荷基数较小，负荷水平的波动比较明显；标幺曲线和负荷水平受不同因素的影响，影响机理不同，分别预测有利于提高预测精度。提出了标幺曲线和平均负荷预测方法，理论分析和实践均证明，该方法能较好地把握负荷发展规律，提高了标幺曲线和平均负荷的预测精度，使总预测效果得到了改善。     

短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略

短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。     

电力负荷组合预测权重的确定

由于电力系统负荷具有很多不确定因素 ,用单一预测模型进行预测时 ,其预测精度不高。为提高预测精度 ,完善预测方法 ,提出组合预测模型 ,对电力系统负荷预测的多种预测模型进行组合优化 ,用最小二乘法确定其权重 ,得到权重的解析表达式 ,使组合预测理论进一步得到完善。