基于元胞自动机理论的电力负荷空间分布预测

根据元胞自动机(CA)的基本理论及其在城市动态演化模拟中的应用，提出了新的电力负荷空间分布预测方法。该方法从元胞自动机的基本定义出发，研究了CA理论对于电力负荷空间分布预测的适用性，提出了电力负荷元胞、元胞样区、元胞时空数据库、样本数据库的概念，制定了考虑多种相关因素的负荷元胞转换规则和相关参数，并进行了简单的试验。算例结果说明了该方法的可行性及其预测结果的合理性。     

基于粗糙集神经网络和元胞自动机的空间负荷预测

在分析目前空间负荷预测方法的基础上,提出了一种新的空间负荷预测的方法。该方法主要是利用粗糙集理论对从空间数据库中提取出来的随机数据样本集进行属性简化,减少人工神经网络的输入变量的个数和样本数量,从而提高神经网络提取元胞自动机转换规则的收敛速度和准确性,提高了空间负荷预测的精确性。该方法结合了粗糙集和人工神经网络的优点,并利用元胞自动机的理论来模拟城市用地类型变化,进行空间负荷预测。某市城市规划区域的空间负荷预测实验,证明了该方法的有效性。     

基于云理论和元胞自动机理论的城市配电网空间负荷预测

针对城市电网规划中电力负荷空间分布和时间动态演化预测难题,提出一种采用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟城市土地利用的逐年发展过程进而进行城市配电网空间负荷预测方法。该方法基于云模型的知识,将影响因素的定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成定性和定量间的相互映射。综合考虑多种影响负荷发展的因素,运用云理论训练CA转换规则,制定多种转换规则来预测规划区域地块的发展程度。通过应用所提模型和方法对某规划小区负荷发展进行预测及实际对比,验证了其有效性。     

城网空间电力负荷预测中的负荷规律性分析

空间电力负荷预测(spatial load forecasting,SLF)是城市电网规划必不可少的计算,其预测结果是确定所需配置供电设备容量和分布的基础,预测结果准确与否对城市电网建设及其运行的经济性和安全性都有影响。文章从城市电网的空间结构分析入手,以分层分区处理为原则,以目标层级的负荷元胞为基础,描述和刻画了该层级下空间电力负荷的规律性,着重分析了10 kV电压层级下元胞负荷的周期性、增长的非平稳性及元胞之间的负荷转移。通过实例进一步阐述了该负荷规律性分析方法,结果表明该方法能够充分合理地描述空间电力负荷的特点,客观反映SLF方法的优劣,为寻找更有效的SLF方法奠定了基础。     

计及元胞发展程度的空间负荷预测方法

针对分类负荷在不同元胞内发展程度不同导致元胞负荷分布不均衡,从而影响空间负荷预测结果精度的问题,提出一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。首先建立电力地理信息系统(GIS),在电力GIS中生成元胞,并整合基础信息,其中包括用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据。其次求出总分类负荷密度的饱和值,再结合生长曲线揭示总分类负荷密度的发展规律。然后找到当前年各元胞内分类负荷密度在总分类负荷发展规律曲线上的位置,即为各元胞内分类负荷密度的发展程度。最后根据当前年元胞内各分类负荷密度的发展程度,结合总分类负荷密度发展规律曲线,确定目标年各元胞内分类负荷密度,再乘以元胞中每类负荷所对应的面积实现对元胞负荷值的预测。实例分析表明了该方法的正确性和有效性。     

基于粗糙集和元胞自动机的配电网空间负荷预测

该文提出一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟城市土地利用动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况,确定CA的迭代时间和转换规则调整时间,并采用粗糙集(rough sets,RS)理论逐步对每个调整时间段中可能影响小区土地使用决策的因素进行属性约简,获取动态的元胞自动机转换规则,消除冗余属性,克服了传统方法在获取小区土地使用决策受主观因素影响较大以及在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。最后通过1个实例验证了该方法的有效性。     

基于聚类分析理论的空间负荷预测方法

基于时序分析的空间负荷预测方法通常先把预测区域划分成若干元胞,然后对每个元胞进行基于时序的负荷预测,从而实现对整体的空间负荷预测.目前基于时序分析的负荷预测模型有很多,但其中任意单一模型均难以做到对每个元胞预测都是误差最小的,即无法保证对总区域的空间负荷预测结果的准确性.为此提出了一种基于聚类分析理论的空间负荷预测方法...     

基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法

为充分利用元胞负荷与元胞属性之间的相关联系来改善空间负荷预测效果,提出了基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法。首先生成元胞并建立元胞属性集合,根据各属性对元胞进行多级聚类分析,其中采用改进的k-均值算法确定聚类数目和初始聚类中心,来得到逐级细化的元胞分类;然后针对不同类型的元胞建立各自的支持向量机预测模型,同时利用遗传算法进行参数优化以提高预测模型的适应度;最后将待预测元胞的相关属性作为输入向量并代入所建立的预测模型中计算出目标年各元胞负荷最大值,从而实现空间负荷预测。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。     

基于预测可信度的多级协调空间负荷预测方法

提出了一种基于负荷预测可信度的多级协调SLF方法。该方法首先确定了元胞历史负荷数据的评价指标,并运用灰色关联度理论,计算出各元胞的负荷预测可信度。然后建立空间电力负荷多级协调模型,并将元胞负荷预测可信度应用到多级协调模型中,最后利用该模型调整元胞目标年的预测值。空间电力负荷多级协调模型以不同层级负荷之间的关系为基础,在一定程度上能够消除上下级电网的预测结果之间出现的不均衡、不协调的现象,从而提高了空间负荷预测结果的准确性,为进一步的电网规划打下了坚实的基础。选取了指数平滑作为预测方法,并对预测结果采用空间电力负荷多级协调模型进行优化调整,调整结果表明空间电力负荷多级协调模型具有实用性和有效性。     

考虑本位元胞接受能力和相邻元胞负荷影响的空间负荷预测

针对现有空间电力负荷预测方法没有考虑待预测区域内各供电小区之间的负荷相互影响关系的情况,提出一种考虑本位元胞接受能力和相邻元胞负荷影响的空间负荷预测方法,主要适用于城市电网规划年负荷预测.首先,利用变异系数建立本位元胞接受负荷影响的量化模型,来反映本位元胞对相邻元胞负荷影响的接受能力;其次,考虑待预测区域内各元胞之间的距离因素和用电负荷相似性因素生成空间复合权重矩阵,并利用空间卷积建立相邻元胞产生负荷影响的量化模型,来反映相邻元胞对本位元胞产生的负荷影响;然后,综合考虑本位元胞接受负荷影响的能力和相邻元胞产生负荷影响的共同作用,构建空间电力负荷预测模型;最后,通过工程实例分析验证了所提方法及模型的正确性和有效性.     

基于蚁群元胞自动机理论的城市饱和负荷预测

随着中国经济的不断发展,城市饱和负荷的研究对未来电网发展的规划具有重大意义。介绍蚁群算法与元胞自动机的基本原理,通过组合两者的优点,建立蚁群元胞自动机的饱和负荷预测模型。该模型从土地性质转移角度出发,基于元胞自动机理论,提出土地性质元胞的转换规则,结合蚁群优化算法,得出土地性质转移率。并且通过S曲线法分析不同土地性质下饱和密度的状况。通过对某城市现状进行案例分析,论证了该方法的科学性。     

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.     

空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的主成分分析法

针对若直接使用元胞负荷实测数据中的年最大值进行城市电网空间负荷预测,则极有可能将测量、通信等误差造成的随机波动带入预测结果,而导致预测精度降低的问题,提出了利用主成分分析技术确定元胞负荷合理最大值的方法。该方法通过分析元胞负荷历史数据,利用主成分分析法将元胞负荷分解为表征元胞负荷总体信息的主成分分量和刻画随机波动的非主成分分量。通过剔除非主成分分量来抑制随机波动带来的不利影响,提取出主成分分量中的最大值作为元胞负荷合理最大值,并使用该最大值进行空间负荷预测。实例分析表明,该方法是有效的。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力负荷模型;然后,基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布;最后,基于训练完成的模型对未来负荷的概率分布进行预测,从而实现电力负荷概率区间预测。采用实际电力负荷数据进行验证,并与其他方法进行对比。实验结果表明,所提方法取得了较高的预测区间覆盖率和较窄的预测区间宽度。     

基于误差预测修正的负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统的可靠和经济运行意义重大。国内外学者对负荷预测理论做了大量研究,提出了许多预测方法。基于这些方法,提出了一种有辅助和修正作用的措施——误差预测修正,即通过对预测产生的误差进行预测和分析,形成预测修正模型,再结合原预测模型预测负荷,以扩大原模型的适用范围和提高它的预测精度。最后通过算例,验证了该方法的科学性和实用性。     

基于灰色模型的电力负荷短期预测

准确的负荷预测可以保证电网的安全稳定运行,提高电力系统运行的经济效益,为此,基于灰色理论建立了电力负荷预测模型,并结合陕西省汉中市区电力局某变电站2006年7月的实际负荷讨论了灰色模型在短期负荷预测中的应用,实例计算表明,该模型具有预测精度高、计算过程简单等特点。