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。     

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。     

中低压电网电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力系统规划和运行的重要依据,是电力系统安全和经济运行的前提条件。电力负荷预测直接影响投资、网络布局和运行的合理性。现详细介绍了电力负荷预测的分类,着重研究了几种经典预测方法和现代预测方法。     

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。     

基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型

短期电力负荷预测结果,直接关联电力系统的规划、调度和运行安全,因此,研究基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型,精准完成短期电力负荷预测。分析短期电力负荷,确定气象和负荷两种数据为预测所需数据,采用C均值模糊聚类算法聚类该数据后;采用低秩矩阵填充理论和奇异值阈值算法,填补聚类后数据中的缺失,基于梯度提升决策树模型预测短期电力负荷。测试结果显示：该方法聚类效果良好,气象和负荷两种数据聚类的综合相似度评价指标的最佳结果分别为0.014和0.011;数据填补性能良好,能够完成不同场景下的短期电力负荷预测,并获取不同气象条件下负荷的变化结果,应用后电力系统的运行风险值均低于0.0005。     

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。     

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。     

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。     

基于MATLAB的短时电力负荷预测方法研究

电力系统负荷预测在电力系统调度、用电、规划中起着至关重要的作用。通过对历史数据的分析和研究,基于MATLAB软件平台对ARMA时间序列和BP神经网络两种预测方法进行了仿真实现。算例仿真结果表明,进行短期电力负荷预测时,时间序列法较BP神经网络法具有原始数据少、程序实现简单和训练时间短等优点。     

基于支持向量机的短期负荷预测

提出一种基于支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,将SVM引入短期负荷预测,通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测精度,利用佛山地区的历史负荷作为训练数据,结果证明了该方法能在一定程度上提高电力负荷的预测精度。     

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。     

基于Matlab的电力系统负荷频谱分析研究

简要介绍了快速傅立叶变换技术,结合电力系统实际负荷数据,利用Matlab软件对负荷进行频谱分析。结果表明,频谱分析能够有效识别电力用户周期性规律,充分挖掘负荷特性,对短期负荷预测和需求响应项目的普及具有重要意义。     

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。     

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Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点.     

改进灰色模型在电力负荷中的预测分析及实现

深入研究了基于灰色系统理论的电力负荷预测方法,剖析了灰色预测GM(1,1)模型应用的局限性及其改进方法,在对原始数据序列进行插值平滑处理的基础上建立了等维新信息灰色预测模型,并用此方法对某地区的电力负荷进行预测分析,结果表明:模型精度较高,预测误差较小,该方法可以作为电力负荷预测的理想工具。     

基于VMD-LSTM模型的短期电力负荷预测研究

经典的电力负荷预测方法,例如回归预测法、时间预测法、指数平滑法等结构过于简单、拟合精度较差,预测效果不明显。为了提高短期电力负荷预测的精确度,建立了一种将变分模态分解（VMD）和LSTM算法相组合的短期负荷预测模型（VMD-LSTM）。使用VMD将原始负荷数据分解为数个有限带宽的模态分量,以降低原始负荷的复杂度,而且不会发生模态混叠现象,提高数据清晰度,然后每个模态分别构建一个LSTM模型进行预测,最后把每个分量的结果相加得到最终的预测值。通过仿真实验,将VMD-LSTM组合模型和其他几个单一模型进行比较,发现VMD-LSTM模型的预测精度更高,误差更小,能够更好地应用于短期电力负荷预测。     

改进随机森林的电力负荷预测方法

精确的电力负荷预测是电力分配设备与配电网设计的关键。针对目前电力负荷预测精度低、模型训练慢的问题,提出了一种基于改进随机森林的并行化电力负荷预测方法。该方法首先利用灰色关联投影衡量历史样本属性与待预测日属性之间的相似性,构建相似历史样本数据集。然后基于遗传算法对随机森林的决策树进行进化搜索,提高集成预测精度。最后通过Hadoop分布式集群实现了电力负荷预测的并行化,提升了预测效率。实验结果表明,相比其它预测方法,该方法电力负荷预测值与负荷真实值之间的拟合度最高,且并行化能够降低预测时间消耗。     

基于改进的灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用

面对中长期电力负荷预测“小样本”、“少信息”、“非线性”等特点[1],灰色预测模型在电力负荷预测中起决定性的作用。该文论述了基本GM（1,1）模型、一次平滑法的GM（1,1）模型。针对以上两种模型的缺点和不足,通过对初始数据的二次平滑处理,又提出了改进的灰色预测模型---二次平滑法的GM（1,1）模型。通过算例检验与典型的实例研究上述3种灰色模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,和前面两种预测模型相比较,二次平滑法的GM（1,1）模型在电力系统电量的实际预测中更精确,误差更小。     

电力负荷总量预测与电力负荷空间预测在配电网规划中的应用

电力负荷预测是城市配电网规划工作的基础,关系到规划工作的合理性与规划成果的实效性。其中总量预测针对整个规划区域的负荷预测,是对未来电力负荷需求总量的预测;而空间预测涉及电力负荷的空间分布,影响规划成果的可行性。因此,分析了电力负荷总量预测与电力负荷空间预测方法及类别,然后结合实际案例进行了说明和讨论。