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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
考虑近期我国电力市场需求,提出了一种较实用的短期负荷预测系统构架。它由信息采集和管理系统、负荷预测系统、信息监测和计划考核系统、计划制定和上报系统构成。提出了扩展短期负荷预测的概念和预测方法,完成当时剩余时段负荷点的重新预测,为实时电力市场日计划修正提供依据。短期、扩展短期、超短期负荷预测环节作为一个整体组成负荷预测系统,满足不同时段的负荷预测需求。信息采集和管理系统完成负荷预测前期的信息采集和分析,提高信息的有效性和可用性。信息监测和计划考核系统对上述信息进行监视,并对负荷预测系统进行控制。计划制定与上报系统依据预测结果制定负荷并上报。文中具体描述了各环节的实现原理和方法。  相似文献   

2.
扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。在对当日已有电力负荷特性分析的基础上,运用形系数决定权重的思想,提出了基于相似日权重的扩展短期负荷预测方法。该方法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。  相似文献   

3.
基于相似日权重的电力系统扩展短期负荷预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划.在对当日已有电力负荷特性分析的基础上,运用形系数决定权重的思想,提出了基于相似日权重的扩展短期负荷预测方法.该方法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.  相似文献   

4.
扩展短期负荷预测的原理和方法   总被引:15,自引:4,他引:15  
在电力市场环境下,制定和调整当日负荷计划的周期缩短,负荷预测系统需要在留有2h时间裕度的情况下,对当日未知负荷进行重新预测。该文提出的扩展短期负荷预测方法可以满足这种要求,并在文中仔细阐述了该方法的应用背景,理论及概念,给出了实现方案,最后,以实际系统数据说明了该方法的必要性和实用性。  相似文献   

5.
基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法   总被引:20,自引:12,他引:20  
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。  相似文献   

6.
基于模式识别的自适应短期负荷预测系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C++面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。  相似文献   

7.
电力系统短期负荷预测既是电力系统调度部门制定发电计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响。可由于负荷预测的复杂性、不确定性,难以获得精确的预测值。为提高预测精度,针对电力负荷的特点,综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响,将基于均匀设计(UD)和改进遗传算法(IGA)的网络构造法用于短期负荷预测。数据样本训练和实际预测结果表明,该模型不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了预测精度和网络的训练速度。  相似文献   

8.
扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划.运用多种人体舒适度选取相似日是以负荷求导法的思想,综合分析天气因素对用电负荷的影响,提出了考虑多种人体舒适度的相似日的扩展短期负荷预测方法.研究结果表明,该方法在保证运算速度的同...  相似文献   

9.
精确的电力系统扩展短期负荷预测,有利于改善短期负荷预测效果和制定科学合理的滚动发电计划。根据历史负荷数据的内在规律性,提出了一种基于粒子群优化改进曲线重迭算法的扩展短期负荷预测方法。该方法由若干个同日类型日形成相关负荷集,并结合粒子群优化算法(PSO)的全局寻优能力对传统曲线重迭法中的参数进行了优化,有效克服了传统曲线重迭算法中依据经验选定参数的盲目性。研究结果表明,该预测方法较传统曲线重迭预测法有更高的预测精度。  相似文献   

10.
电力系统短期负荷预测既是电力系统调度部门制定发电计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响.可由于负荷预测的复杂性、不确定性,难以获得精确的预测值.为提高预测精度,针对电力负荷的特点,综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响,将基于均匀设计(UD)和改进遗传算法(IGA)的网络构造法用于短期负荷预测.数据样本训练和实际预测结果表明,该模型不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了预测精度和网络的训练速度.  相似文献   

11.
The Irish Electricity Supply Board requires forecasts of system demand or electrical load for: (a) one day ahead; and (b) 7-10 days ahead. Here, the authors concentrate on and give results only for one day ahead forecasts although the method is also applicable for 7-10 days ahead. A forecasting model has been developed which identifies a `normal' or weather-insensitive load component and a weather-sensitive load component. Linear regression analysis of past load and weather data is used to identify the normal load model. The weather-sensitive component of the load is estimated using the parameters of regression analysis. Certain design features of the short-term load forecasting system are important for its successful operation over time. These include adaptability to changing operational conditions, computational economy and robustness. An automated load forecasting system is presented here that includes these design features. A fully automated algorithm for updating the model is described in detail as are the techniques employed in both the identification and treatment of influential points in the data base and the selection of predictors for the weather-load model. Monthly error statistics of forecast load for only one day ahead are presented for recorded weather conditions  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
扩展短期负荷预测方法的应用   总被引:9,自引:1,他引:9  
扩展短期负荷预测方法利用最新的历史负荷数据,预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷,其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。为满足电力市场实时交易对负荷预测的新要求,将这种方法应用于修改历史负荷坏数据和补足当日未知负荷数据,以协助提高短期负荷预测的准确度。文中详细介绍了这两种应用的背景和实现原理,并以实际电力系统的应用结果数据证实了这两种应用方案是有效的和实用的。  相似文献   

14.
基于改进回归法的电力负荷预测   总被引:16,自引:4,他引:16  
李钷  李敏  刘涤尘 《电网技术》2006,30(1):99-104
提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果。  相似文献   

15.
短期电力负荷预测在电网安全运行和制定合理调度计划方面发挥着重要作用。为了提高电力负荷时间序列预测的准确度,提出了一种由完整自适应噪声集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和基于注意力机制的长短期记忆神经网络(long short-term memory network based on attention mechanism, LSTM-Attention)相结合的短期电力负荷预测模型。完整自适应噪声集成经验模态分解有效地将负荷时间序列分解成多个层次规律平稳的本征模态分量,并通过神经网络模型预测极大值,结合镜像延拓方法抑制边界效应,提高分解精度,同时基于注意力机制的长短期记忆神经网络自适应地提取电力负荷数据输入特征并分配权重进行预测,最后各预测模态分量叠加重构后获得最终预测结果。通过不同实际电力负荷季节数据分别进行实验,并与其他电力负荷预测模型结果分析进行比较,验证了该预测方法在电力负荷预测精度方面具有更好的性能。  相似文献   

16.
电力系统短期负荷预测受到多方面因素的影响,变化规律复杂。在将经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)引入电力负荷预测领域的基础上,结合干预分析理论,构建了基于干预分析理论和EMD分解相结合的短期负荷预测模型,先应用干预分析理论将气温敏感负荷从原始负荷序列中提取出来,再对消除了气温负荷后的净化负荷序列应用EMD进行分解预测,并将模型应用于我国华东某地区电网负荷预测。算例结果表明,与不经干预分析直接进行分解预测的结果相比,本模型预测误差明显降低。  相似文献   

17.
各地市负荷特性千差万别,单纯的利用省端历史负荷数据以及全省综合气象要素进行预测会产生较大误差,故提出一种分步预测的短期负荷预测方法。在分析省调负荷的组成以及不同类型地区负荷预测方法的基础上,通过查找网损相似日和厂用电率,利用下级电网上报的计划负荷对网损和厂用电进行有效预测,进而得到次日全省发电计划。分析表明,该方法能充分反映省调负荷各组成成分的变化情况,一定程度上提高了省调负荷预测准确率。通过南方某省短期负荷预测系统的实际应用证明了所提出方法的有效性。  相似文献   

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