计及储能调度因素的电力系统短期负荷预测模型

针对电力系统的常规负荷预测方法难以准确计及储能资源调度引起的预测误差,本文主要对实时电价下计及储能调度因素的电力系统短期负荷预测模型进行研究,提出考虑储能调度行为的短期负荷预测模型。根据智能网络下负荷聚合商机制的聚合原理,提出了一种基于电价合同的储能调度方式,并以此为依据,构建储能在电力系统中的实时调度模型,对储能用户的充放电行为及变化规律进行深入分析。在对预测模型进行改进时,充分考虑了储能调度对负荷曲线及预测结果产生的影响,并采用RBF-NN进行预测,最终形成实时电价下计及储能调度因素的RBF-NN电力系统短期负荷预测模型。仿真结果表明,改进后的短期负荷预测模型与常规负荷预测模型相比,能够更准确地计及储能资源调度引起的预测误差,这将有益于提升模型的预测精度,为电网调度工作及其改进提供新思路。     

两种基于相空间重构的电力系统短期负荷预测方法分析

短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作,预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。采用符合短期负荷特性的混沌理论对短期负荷进行预测,在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期负荷加权一阶局域多步预测模型和最大Lyapunov指数的预测模型,通过对一组实际的短期负荷数据进行预测,仿真结果表明:两种方法都能较准确地预测短期负荷,对于一周内的预测结果,最大Lyapunov指数预测模型的预测精度略高于加权一阶局域多步预测模型的预测精度。     

基于智能家电的短期电力负荷预测与削峰填谷优化

通过可远程控制的联网智能家电,提出对城市群电力负荷的短期预测与削峰填谷优化. 分析某家电企业的智能家电集群运行产生的海量数据,建立城市群智能家电电力负荷预测模型,主要采用3种模型加权组合预测的方式,利用负荷数据中的趋势性、周期性、相关性、节假日特征及外部变量进行智能家电集群电力负荷的短期预测,单月内每日平均相对误差为4%~6%. 通过合理选择特征,该模型可以在不同家电间通用,依据家电类型分类预测后的结果可加和成为用电总负荷. 针对使用方式与用户习惯,提出智能家电电力负荷削峰填谷的控制策略,根据发电成本数据给出预期效益,说明基于智能家电负荷预测的用电调控能够有效降低电力部门发电成本、用户用电成本与电网负荷波动性.     

基于改进的模态分解和组合预测模型的短期负荷预测

短期负荷预测是电网调度计划重要的支撑依据,同时短期负荷预测的预测精度也是电网系统安全稳定运行的基础和前提。文中提出了基于改进的模态分解和组合预测模型(EEMD-组合模型)的预测思想,实现对短期电力负荷的精准预测。首先利用改进的模态分解实现对历史序列分解,挖掘不同频段序列的负荷特性以及与影响因素的关联关系,然后针对不同频段的序列使用不同的预测方法,最终集成整体预测结果,并使用均方根误差和平均相对误差进行测后评价,同时与其他预测模型进行对比。结果表明EEMD-组合模型可以很精准地预测未来负荷变化情况。     

合肥市电力负荷短期预测模型探讨

电力负荷短期预测对于电源布点、电网规划等具有重要意义,时间序列负荷预测技术适宜于建立电力负荷短期预测模型,按照时间序列预测方法的建模步骤,建立合肥市月度供电量预测的数学模型,针对时间序列预测技术的特点提出了进一步优化预测模型的思路。     

基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测研究

为了应对电动汽车大规模并网后对地区电网负荷模式和可靠运行带来的影响,本文以某电动汽车充电站的相关数据为依据,分析研究了电动汽车充电站的负荷特性以及影响负荷变化的主要因素,构建了基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型,同时通过仿真算例验证并与BP-NN预测模型进行了比较。结果表明,基于RBF-NN的短期负荷预测模型具有更好的预测精度,适用于电动汽车充电站的短期负荷预测。该研究为下一步工程实践应用提供了理论依据。     

地铁供电系统短期负荷预测系统设计

基于地铁供电系统短期负荷预测是电力系统短期负荷预测精细化研究的需要,本文对地铁供电系统短期负荷预测系统进行了设计。系统由负荷统计模块、负荷数据调用模块、负荷预测模块、预测误差统计模块、图形输出模块和数据输出模块等6个模块组成,在负荷预测模块中构造了基于脉冲神经网络的地铁供电系统短期负荷预测模型,用该预测模型对地铁供电系统短期负荷进行预测,并将预测结果与传统BP-NN预测模型进行对比。结果表明,脉冲神经网络预测模型的平均预测误差降低了2%以上,比BP-NN预测模型的平均预测误差明显降低,表明脉冲神经网络预测模型的预测精度明显优于BP-NN预测模型,从而验证了地铁供电系统短期负荷预测系统采用脉冲神经网络预测模型的可行性;并且脉冲神经网络预测模型具有较好的预测稳定性,1周的预测精度稳定在7.01%~7.80%区间内。该模型取得较为满意的预测精度,为地铁供电系统短期负荷预测系统的实际应用提供了理论依据。     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.     

混沌特性与气象因素在负荷分类预测中的应用

电网短期负荷预测的精确性对电力市场具有关键作用.根据电网负荷特性,将电网负荷划分为两部分,基本负荷分量和由气象因素引起的随机波动负荷.对基本负荷分量采用混沌动力学理论预测;对气象敏感负荷的预测首先引入人体舒适度指数表征各种气象因素的影响,设置舒适度等级,进而对负荷进行聚类分析,不同类型日的聚类类别作为BP神经网络的输入.仿真结果表明该电力负荷短期预测模型具有较高的预测精度.     

计及尖峰电价机制的短期负荷预测研究

针对需求响应的实施对电力系统短期负荷预测带来的新挑战,本文构建了计及尖峰电价需求响应机制的电力系统短期负荷预测模型。研究了基于尖峰电价的需求响应机理,依据基于消费者心理学的用户响应模型,对实施需求响应后的负荷序列进行模拟。同时,构造了Elman神经网络短期负荷预测模型,由于Elman神经网络的承接层反馈使其具有较好的动态存储功能,使模型对非线性负荷序列具有良好的预测性能,并给出实际算例进行仿真分析。仿真结果表明,采用计及尖峰电价需求响应机制的Elman神经网络预测模型,能较准确预测在需求响应策略影响下负荷曲线的变化,最大相对误差为4.34%,平均绝对误差为2.14%;而未考虑需求响应的Elman神经网络预测模型,预测精度明显较低,其最大相对误差为10.76%,平均绝对误差为6.71%,说明将需求响应作为影响因素的预测模型可有效提高模型的预测精度。该研究为计及需求响应的短期负荷预测提供了理论依据。     

基于模糊聚类和粗糙集的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测中存在大量的不确定因素直接影响到负荷预测结果的准确性,而粗糙集理论能有效地分析和处理各种不精确、不一致、不完整的信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。将模糊聚类分析和粗糙集理论结合在一起对电力系统短期负荷进行预测。首先通过模糊聚类分析,根据气温、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素将负荷历史数据分成若干类,然后应用粗糙集理论分别建立相应的负荷预测模型。采用某电网提供的数据进行负荷预测,结果分析表明该方法有很高的预测精度,从而说明了基于模糊聚类和粗糙集理论的电力系统短期负荷预测方法的优越性。     

基于卡尔曼滤波预测节假日逐点增长率的电力系统短期负荷预测

节假日电力系统负荷打破了正常日电力负荷周期性的规律,且节假日负荷样本数据较少,用常规正常日电力负荷模型进行短期预测时,往往效果不佳。为此,提出一种基于卡尔曼滤波预测节假日逐点增长率的电力系统短期负荷预测模型,改善了由于样本数据缺少、预测时间跨度大以及与正常日负荷特性差异较大等原因导致的预测精度不理想的现象。通过对节假日负荷特性进行分析,针对不同类型的节假日建立卡尔曼滤波预测模型,在考虑各类影响负荷变化的外部因素的基础上选择节前相关日,通过预测节假日逐点增长率提高预测精度。将提出的预测模型应用于某市节假日短期负荷预测,得到的结果显示预测精度能够满足实际需要,可为相关电力部门对节假日负荷预测提供一定的参考价值。     

基于多维度与主成分分析的年最大负荷分解预测

为提高年度最大负荷预测准确度,更好地服务电网公司电网规划与运行科学精准管理,结合最大负荷可分解特性,文章将年度最大负荷分解为基础负荷和空调负荷;并从经济增长、城镇化进程、居民与服务业需求、气象和电网供电能力5个维度系统总结了基础负荷和空调负荷共计11个影响因素指标,构建了基于多维度与主成分分析的年最大负荷分解预测模型。安徽省某地市的实例表明,文章提出的年最大负荷分解预测模型由于综合考虑了分类负荷特性及其多维度影响因素,预测准确率高,可作为电力市场分析预测和电网规划人员开展年度最大负荷预测的一种有效方法。     

考虑需求响应的电力系统短期负荷预测模型

针对常规预测方法难以准确预测负荷曲线产生的相应变化,本文建立了考虑需求响应的电力系统短期负荷预测模型。根据系统调度员(distribution system operators,DSOs)接收的需求响应信号,确定用户的实际需求响应,并以此作为建模的依据,构造出考虑需求响应的负荷时间序列,建立计及需求响应的径向基函数神经网络(radial basis function-neural networks,RBF-NN)预测模型,并通过实际负荷算例进行仿真分析。分析结果表明,若在RBF-NN预测模型中计及需求响应因素,平均绝对误差为4.439%;若不计及需求响应因素,平均绝对误差为12.784%;在预测模型中融入需求响应因素,可使平均绝对误差降低8.345%,预测准确度较高。因此,电力系统短期负荷预测模型中融入需求响应因素,能够达到更高的准确度。该研究具有较好的理论价值和实际应用价值。     

短期负荷预测误差的灰色关联分析

将灰色系统理论中的关联度技术方法用于南昌电网短期负荷预测误差分析，以检验和选用恰当的预测模型。     

Short-term Load Forecasting Model Established by Genetic Programming Based on Similar Days

针对短期负荷预测中对自动化、智能化和预测精度的进一步需求,提出了基于相似日的遗传程序设计短期负荷预测模型.首先从日特征量、日前趋势相似度及其综合来选择预测日的趋势相似日样本数据,然后重点介绍了利用相似日样本数据进行短期负荷预测遗传程序设计演化建模的算法设计流程.贵州电网日96点负荷实例预测结果表明,模型所对应的预测曲线与原始曲线拟合较好,模型具有较高的预测精度,能够反映短期负荷变化的规律.     

基于相似日的遗传程序设计短期负荷预测模型

针对短期负荷预测中对自动化、智能化和预测精度的进一步需求,提出了基于相似日的遗传程序设计短期负荷预测模型.首先从日特征量、日前趋势相似度及其综合来选择预测日的趋势相似日样本数据,然后重点介绍了利用相似日样本数据进行短期负荷预测遗传程序设计演化建模的算法设计流程.贵州电网日96点负荷实例预测结果表明,模型所对应的预测曲线与原始曲线拟合较好,模型具有较高的预测精度,能够反映短期负荷变化的规律.     

基于VMD-PSO-SVR模型的短期负荷预测

准确的短期负荷预测结果可以为电网内机组的调度提供基础,制定出合理的调度方案,从而提高电网运行效率。作者提出了短期电力负荷预测的VMD-PSO-SVR组合模型。首先,对原始负荷数据进行预处理,组合各类特征构建负荷数据集,利用VMD对负荷数据集进行分解,降低数据的非光滑性;其次,利用SVR算法对分解后的每个IMF分量进行单独预测,并使用PSO算法对SVR算法的超参数进行优化,提高SVR算法的预测精度;最后,对所有IMF分量所对应的预测结果进行叠加处理,从而获得最终预测结果。实验结果表明,该模型MAPE为1.55%,RMSE为38.56 MW,优于其他预测模型。     

气象信息在电网运作管理中的应用

气候的变化对地区电网安全运行具有重要影响,将气象信息应用于电网运作管理可以提高电网抵御灾害的能力。文章首先分析了气候变化会造成电网强迫停运、设备损毁的方式,暴雨、雷电、高温都会影响电网的正常运行。气候与电网负荷变化紧密相联,结合宿州地区电网负荷变化特点,建立了基于气象信息的电网负荷预测模型,给出了利用气象信息进行生产安排的流程及方式,指导电网生产计划及应急管理,合理预测短期电网负荷,安排经济调度。     

气象信息在电网运作管理中的应用

气候的变化对地区电网安全运行具有重要影响,将气象信息应用于电网运作管理可以提高电网抵御灾害的能力。文章首先分析了气候变化会造成电网强迫停运、设备损毁的方式,暴雨、雷电、高温都会影响电网的正常运行。气候与电网负荷变化紧密相联,结合宿州地区电网负荷变化特点,建立了基于气象信息的电网负荷预测模型,给出了利用气象信息进行生产安排的流程及方式,指导电网生产计划及应急管理,合理预测短期电网负荷,安排经济调度。