基于灰色关联分析的短期电力负荷预测系统

电力负荷预测短时间内提取所需的变量参数,需要关联度信息的安排与处理,设计基于灰色关联分析的短期电力负荷预测系统。基于GVMS平台,构建负荷预测功能模块,搭建负荷预测系统的软件执行环境。借助灰色关联分析的基本特征,建立预测核函数,基于数据挖掘进行预处理,结合相关硬件设备结构体,实现基于灰色关联分析短期电力负荷预测系统的顺利应用。灰色关联分析法预测系统可以在满足短期电力负荷需求的同时,确定电量数据的实际传输方向,能够实现对短期电子传输量的妥善安排与处理。     

基于灰色理论的电力监控数据多因素预测模型

电力是关系国计民生的重要基础产业和公用事业。电力系统负荷是重要电力监控数据,其作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础,在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用。随着大数据技术的发展,大数据技术被广泛的应用在电力负荷预测上,大数据技术的应用前提是需要海量的相关数据,对数据量要求较高。为分析处理缺少样本信息的灰色系统理论可以弥补大数据此方面的缺陷。我国电力负荷,既有逐年增长的确定性,又有随机变化的不确定性,可以视为典型的灰色系统,适合使用灰色模型建模预测。本文提出采用多因素的GM(1,1)优化模型,分析了10年的社会用电结构,并以不同结构的用电力监控数据为基础,建立并检验了基于有限电力数据多因素的灰色预测模型。全社会不同结构电力负荷预测结果表明,该模型预测的最大误差小于4.8%,预测结果证明了该模型的有效性和可用性。上述研究对于丰富电力负荷预测手段,弥补传统大数据技术在负荷预测方面需求数据量较高局限性均具有十分重要的现实意义。     

基于BFA-Elman的电力负荷可靠性预测系统设计

针对现有负荷预测系统耗时长且精度较差等问题,文中设计了一种基于BFA-Elman的电力负荷可靠性的预测系统.利用细菌觅食算法(BFA)优化Elman网络模型的结构参数获得最佳的权值和阈值,同时避免Elman网络陷入局部最优.通过结合BFA和Elman网络构建BFA-Elman电力负荷预测模型,以实现可靠的预测.利用历史...     

基于单因素与多因素灰色理论在电力负荷预测中的对比分析

电力一直是中国的重要基础产业和公用事业,电力系统负荷预测作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础?在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用,由于电力负荷增长的不确定性和非线性,因此很难对其进行准确的预测?本文针对电力负荷预测的难题,讨论基于灰色理论的两种预测模型,即单因素负荷预测与多因素负荷预测,笔者搜集了10年的社会用电数据,通过不同结构的用电量数据,分别建立基于多因素与单因素的GM(1,1)用电负荷预测模型。最后,分析并对比了基于多因素与单因素的灰色模型预测误差,基于多因素与单因素的电力负荷预测结果表明,基于多因素与单因素两个模型预测平均误差均小于5％,但本文推荐使用基于多因素的负荷用电预测模型,因为其结果更为精确,最大平均误差仅为15.7%,上述研究对于完善灰色预测理论,丰富电力负荷预测手段均具有十分重要的现实意义。     

基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测

短期电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,其准确性对电力系统运行的可靠性、经济性都有重要意义。本文在灰色模型、ARIMA模型以及指数平滑族模型的基础上,提出了一种基于以上三种模型的组合预测模型,并用粒子群优化算法对其组合权重系数进行了优化。对澳大利亚新南威尔士州2011年9月实际电力负荷数据进行实例分析,其结果表明本文提出的组合模型确实能够提高短期电力负荷预测的精度。     

用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测

构建了一个电力数据管理分析系统,并设计了电力负荷预测算法和异常数据检测算法问题.首先,针对BP神经网络在预测电力负荷存在的因初始权值与阈值设置影响估计精度的问题,提出利用粒子群优化BP神经网络网络参数,提高了预测算法的收敛速度与预测精度;然后,针对电力数据异常检测算法效率较低的问题,提出了基于改进谱聚类的异常数据检测算...     

基于规划计划信息平台开展电力统计分析与预测

针对电力统计分析与预测,做了简单的论述.基于规划计划信息平台,进行电力统计分析与预测,发挥大数据平台的作用,建设电力营销信息化系统与电力可靠性统计分析预测评价系统,以及时发现电网运行问题,做好改进工作.     

基于灰色线性回归－加权模糊马尔可夫链模型的电力能源需求预测

电力能源系统是一个具有多利益主体的复杂系统,其需求总量变化趋势的预测是新能源规划决策的重要基础,对新常态下我国经济的可持续发展具有重要的指导意义。结合电力能源需求总量历史样本数据特征,提出一种基于灰色线性回归－加权模糊马尔可夫链模型的电力能源需求预测新方法。首先,利用线性回归理论对电力能源需求灰色预测数据进行平滑处理,剖析电力能源需求时间序列中的线性变化特性,进而基于灰色线性回归方程对电力能源需求的未来变化趋势进行预 测,引入加权模糊理论对马尔科夫链理论进行改进,构建灰色线性回归预测残差的状态转移加权模糊概率矩阵,实现对灰色预测结果残差的修正,解决电力能源需求预测中的局部波动变化问题。最后,以我国H电网区域的电力能源需求预测为实际算例,验证所提方法的可行性和有效性。     

基于智能优化的电力负荷预测方法研究

为了使电力系统短期负荷预测精度得到提高,提出了基于智能优化的电力负荷预测方法.通过粒子群优化算法的分析创建智能优化预测模型,通过模型能够得出优化阈值与权值;创建神经网络,确定不同层神经元权值.通过创建的神经网络模型实现电力负荷预测算例的分析,以某地区电力信息为例对文中电力负荷预测方法的精度进行研究.研究结果表明,文中算...     

电力负荷中期预测分析系统的仿真应用

本文介绍了开发电力负荷预测分析系统的主要技术，系统集成了人工神经BP算法和支持向量机SVM两种预测方法，运用多元回归模型和时间序列模型建立电力负荷中期预测模型。系统运用MATLAB科学计算工具实现模块设计、功能设计和数据存储设计，运用GUI(图形用户界面)实现系统仿真界面，方便了技术人员进行电力负荷预测的分析研究。