基于深度学习的矿井电力短期负荷预测方法

短期电力负荷预测能准确评估出煤矿的整体电力负荷变化情况,保证煤矿供电系统的安全与可靠运行。由于煤矿电力负荷预测受多种因素影响,难以实现精确预测,文章针对此问题,基于深度学习理论,提出了一种卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井电力短期负荷预测方法,并用于煤矿的实际电力负荷预测中。首先,构建了煤矿电力负荷预测的混合学习模型;然后,给出了数据处理方法,设计了模型评判指标,搭建了仿真平台并进行了多种算法的分析与对比;最后,基于组态软件开发了电力监控与预测系统,并应用于煤矿实际监控中。经现场试验表明,设计的方法可以实现对矿井短期电力负荷的准确预测,为煤矿电力系统的安全运行提供准确的决策支撑。     

电力负荷预测方法在配网规划中的应用

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。负荷预测的目的是提高电网运行的安全性和经济性。改善输送电能的质量。同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平。确定各规划年用电负荷构成。通过对海盐县电力负荷预测，对预测方法及其在配电网规划的应用进行初步探讨。     

地区电网电力负荷预测分析

电力系统的用电负荷,主要是指电力系统具备的能满足用户用电量需求的发电能力,电力负荷预测是电网规划中的基础工作,是制定电力发展规划的重要依据,是电力系统经济调度中的一项重要内容。现首先对地区电网电力负荷预测的分类和影响因素进行了说明,然后对A地区电网负荷预测进行了详细的分析。     

高阶灰色预测模型在短期电力负荷预测中的应用研究

考虑到电力负荷的指数性增长和周期性变化的特点,基于灰色预测理论,建立了三阶电力负荷短期预测模型,给出了电力系统短期负荷预测的主要步骤。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

基于功能小区方法的电力系统负荷预测

电力系统负荷预测是电网规划的基本工作。介绍了回归预测模型、灰色系统理论预测模型、空间负荷预测法、曲线法、最优组合预测法等中长期电力负荷预测的方法,讨论了功能小区的划分及功能小区的功能分析,通过对功能小区负荷预测的实际计算,结果充分证明了功能小区负荷预测与湖南省衡阳市城区发展的实际情况相符合。说明了基于功能小区方法的电力系统负荷预测具有重要的现实意义和广泛的应用前景。     

电力负荷预测在智能电网中的应用

正确的电力负荷预测能为电力系统的发展提供帮助,在智能电网环境下,提高负荷预测结果的准确性是目前的研究热点之一。现阐述负荷预测的基本概念以及各种负荷预测方法,分析智能电网环境下负荷的特性,并介绍一种基于AMI的电力负荷预测方法。通过对负荷进行分类,根据各类负荷特性分别制定负荷预测方法,能够有效提高负荷预测准确性。     

中期电力负荷预测及负荷模型的研究

本研究主要以中期电力负荷的预测及其负荷模型为主题,对负荷时间的序列样本进行相关性分析,预测相关的时代段变动趋势,以建立相关的中期负荷模型。根据相关实例对中期负荷进行相关测试,一系列实践证明,对电力系统采用中期电力负荷预测的方法能够有效实现电力系统的优化调度。     

电力系统负荷预测研究

随着市场经济体制的改革,电力行业在发展中面临着巨大的压力,而电力系统负荷预测在电力行业中有着极其重要的作用,因此要想提高电力行业在市场中的竞争力,必须要采用科学合理韵预测方法来调查电力市场情况。现分析了电力系统负荷的特点,并据此研究了具体负荷预测方法。     

中期电力负荷预测及负荷模型的研究

本文以中期电力负荷预测及负荷模型的研究为题展开论述。首先分析了负荷时间的序列样本,并对时代段的变动趋势进行了预测。在此基础上,建立了中期负荷模型。最后,结合相关的实例,对中期负荷进行测试。实践证明,采用中期电力负荷预测方法,可以实现电力系统的优化调度。     

基于EEMD和PSO-LSSVM模型的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测是电力系统规划、运行、维护的基础。精确的负荷预测对电网的运行和供电调度提供了可靠的指导。为了提高负荷预测的精度,提出了一种基于集总经验模态EEMD和粒子群算法优化下的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型方法。该方法先利用EEMD将数据分解成不同尺度的模态固有分量IMF分量和剩余分量,将分解的分量在PSO-LSSVM模型下对负荷数据进行预测。通过引进粒子群算法下的LSSVM模型与b P神经网络模型法进行仿真分析比对表明,优化下的LSSVM预测方法比b P神经网络方法在绝对误差、相对误差以及均方根误差都有提升。