电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

气候对电力负荷预测的影响分析

在电力系统运行过程中,电力负荷预测具有十分重要的作用,精确的负荷预测能够确保电力系统生产安排、经济调度的顺利开展,并且还可为系统运行安全提供保障。在当前宏观经济形势环境下,气候作为影响电力负荷的重要因素,对负荷预测准确度有着重要的影响。本文从电力负荷预测的概念及作用出发,着重分析了气候对电力负荷预测的影响。     

电力系统负荷预测方法综述

从电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,并可减少发电成本。文中介绍了通过引入其他领域的理论来改善电力系统负荷预测的分类、模型以及预测的方法,同时对其发展动态进行了展望。     

电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

浅谈提高地区负荷预测准确率

负荷预测是电力系统进行调度、实时控制、运行计划与发展规划的基础,是一个电网规划部门与调度部门必须具备的基本信息。对电力负荷进行准确的预测,不仅能够保证人们生活的电力需要与国民经济发展的需要,还是电力工业自身发展的需要。在电力系统中,提高电网运行的经济性与安全性,对电能质量进行改善都依靠于正确的负荷预测。本文对地区的历史负荷数据进行了分析,最终探讨了提高地区负荷预测准确率的对策。     

浅论电力系统负荷预测方法

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠和经济运行的前提。本文论述了几种负荷预测方法的特点和影响预测精度的因素,并分析了各种预测方法的优缺点。     

电力系统短期负荷预测方法与预测精度

在整个电力系统运行管理过程中,负荷预测决定了多方面的合理安排问题,如发电、输电及电能分配等,这对于国民经济的持续发展及电力系统的安全经济运行具有十分重要的促进意义。至此,本文对电力系统短期负荷各种预测方法及精度作以简单分析,以期为相关研究提供理论参考。     

浅谈电力电量负荷预测方法

电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展,负荷预测技术的研究也在不断深化,各种各样的负荷预测方法不断涌现,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点分析

电力系统的负荷预测是实现电力企业电力系统安全、经济运行的前提，其中负荷预测有两个层面的含义：对电力未来功率的预测以及未来电能的预测。负荷的预测目的是提升电网运行的经济性以及安全性。现阶段，在激烈的市场经济中电力企业为了拥有立足之地，应该提高其输送电能的质量，对供电区的电量以及规划区的符合发展水平有精确的了解。笔者根据自身的实践经验以及对电力符合预测方法的市场调研对电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点进行详细的研究。     

基于ARIMA-TARCH-BP神经网络模型的中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划运行的重要基础。针对经济转型阶段多样化负荷呈现的强波动性致其预测精度难以保障的问题,利用电力负荷历史统计数据建立ARIMA-TARCH模型,对负荷时间序列的非平稳性、自相关性和非对称波动特性进行分析,并结合BP神经网络理论对负荷拟合残差值进行修正,进而对目标规划年的负荷进行预测。最后,以我国某地区的实际电网负荷为算例,预测未来五年的负荷变化趋势,验证所提预测方法的可行性和有效性。     

负荷预测精准度对电力系统经济运行的影响

电力系统能否经济高效的运行，不仅与自身的经济效益有着紧密的联系，而且与电力服务质量的高低息息相关。所以本文主要就负荷预测精准度对电力系统经济运行的影响进行了探讨。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

本文阐述了组合预测方法与电力系统符合预测概念和组合预测方法的应用原则、模式和基本形式,并通过对组合预测在电力系统负荷预测中的作用及意义,就对组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究进行了分析。     

天气因素在短期电力负荷预测中的应用

为了更有效地提高地区电网短期负荷预测的精度,提出基于BP人工神经网络原理,利用神经网络高度非线性建模能力,根据电力系统短期负荷变化的特性,建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷变化趋势,又包含天气因素变化对系统负荷影响的天气因素敏感模型,并对岳阳地区短期负荷进行预测,预测结果表明天气因素应用于电力系统短期负荷预测后使预测精度明显提高,故这种方法是可行和有效的。     

基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测

准确的电力负荷预测是电力系统安全、稳定、经济、优质运行的前提,负荷预测的本质是通过历史数据对未来负荷情况做出预先估计。电量的快速增长和用户的多元化对负荷预测提出了更高的要求。文中提出了一种基于长短期记忆网络的负荷预测方法,利用长短期网络数据驱动和对时间序列建模强的特点,对于含非线性、不确定性的系统,提取其负荷数据中的周期特征,具有较强的自适应性。以真实数据为算例,验证了方法的有效性。     

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。     

基于联想神经网络算法的电力系统负荷预测

基于神经网络可以模仿人脑进行智能化信息处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能,将人工神经网络的预测原理应用于电力系统负荷预测中。分析了负荷预测的基本概念,以及基于神经网络的预测原理中正向和逆向建模的基本结构,研究了联想神经网络优化算法。设计了电力系统负荷预测模型,并对系统进行仿真测试,试验结果表明,基于联想神经网络优化算法的电力系统负荷预测具有提高预测精度的效果。     

基于神经网络的电力系统负荷预报

电力系统实现经济运行的前提必须是迎合电力负荷的需要、这对电力系统的安全稳定运行有重要意义。BP神经网络是一种具有强大的非线性映射能力的人工神经网络,在解决复杂的非线性问题中普遍得到应用。比如将BP神经网络应用于电力系统负荷预算将有效提高电力公司的发电效率,但BP神经网络极易陷入局部极小值以及收敛速度慢等问题。因此对BP神经网络改进算法进行研究,得出了用于电力符合预算的模型训练速度及预测误差,结果表明,改进的算法对负荷预测是行之有效的。     

基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,有着重要的意义。以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,给出了小波神经网络——MRA(小波多分辨率分析) LMBP(L-M优化算法的BP模型)组合负荷预测模型对电力系统短期负荷进行预测。仿真结果证明组合模型比单纯使用神经网络负荷预测模型提高了预测精度,尤其是在一定程度上提高了每日峰值负荷的预测精度,具有良好的应用前景。     

空间电力负荷预测方法综述与展望

随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。     

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。