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对电力负荷的中期预测作了综合分析,应用几种预测方法对具有较完整负荷历史资料的某市中期电力负荷作了详细的计算分析,获得明确的预测值。这样的预测分析对正在进行的“九五”计划和到2010年的长期电力规划的负荷预测是有参考价值的。 相似文献
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考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根据连续的条件分位数函数预测中期负荷在某天的概率密度,获得更多关于中期负荷预测信息。同时,通过比较在考虑温度因素下和不考虑温度因素下的条件概率密度预测曲线以及峰值对应的点预测值,可以得出,预测当天温度对中期负荷预测有较重要的影响,这为降低中期电力负荷预测的不确定因素提供了更多的决策信息和预测结果。 相似文献
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ANN在电力系统中期负荷预测中的应用 总被引:10,自引:6,他引:10
本文提出了ANN在电力系统中期负荷预测中的应用。基于优化理论,采用改进型BP算法,该算法学习精度高,收敛速度快。通过仿真算例证明了该算法的优点,并将训练结果应用到了配网规划的实例中,验证了ANN在中期负荷预测中的可行性。 相似文献
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对电力负荷中期预测中常用的增长趋势预测法和回归模型预测法的优缺点进行分析,在此基础上提出一种电力负荷中期预测的新方法.该方法巧妙运用MATLAB统计学工具箱中的现有函数,并借助可决系数和预测相对标准偏差两个定量判别指标来选择预测模型,从而能更有效地对电力负荷进行中期预测.该方法在理论上兼有常用的增长趋势预测法和回归模型预测法的优点,在实践中又能很好地克服上述两种方法的缺点,且编程简单,预测结果精确度高,具有很强的实用性.最后以浙江省全社会用电量的中期预测为例,说明该方法的有效性. 相似文献
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随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法. 相似文献
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最小概率最大化回归方法在电力负荷中期预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
提出使用最大化最小概率机器回归MPMR方法来解决电力负荷中期预测问题,结合EUNITE网络2001年举办的电力负荷预测比赛提供的数据进行相关数据分析,建立相应的电力负荷中期预测模型。在分析最大化最小概率机器MPM及用于回归的原理的基础上,使用MPMR方法对不同的训练样本集进行训练,并计算出预测期的预测值,取得了理想的预测结果。核函数形状参数p及回归管道宽度8的选取将直接影响MPMR回归技术的系统性能,试验中使用了交叉验证的方法确定这2个参数值。通过交叉验证求得,当核函数形状参数和回归管道宽度取值都为3时预测效果更为理想。文中对试验结果进行分析,并与相关向量机等其它方法比较,总结了MPMR预测方法的特点。 相似文献
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区分新接电用户与老用户负荷增长的不同规律,使中短期负荷预测更符合实际.介绍了考虑新接电用户负荷发展的中短期负荷预测方法的基本思路,数学模型及负荷预测表达式,新接电用户需用系数计算方法.通过地区中短期负荷预测实例的结果分析,建议了准确度最高的负荷预测公式,并证明该预测方法较原有的方法明显提高了负荷预测的精确程度. 相似文献
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电力系统中短期负荷预测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
在电力系统运行管理中,负荷预测决定了发、输电和电能分配等方面的合理安排问题,对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响,对电力系统中短期负荷预测方法作了介绍。 相似文献
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负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性,其是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提,是电力系统规划建设的依据,基于此分析了基于BP网络的短期负荷预测方法与基于灰色预测的中长期负荷预测方法。 相似文献
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基于模式识别的自适应短期负荷预测系统 总被引:4,自引:0,他引:4
短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C++面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。 相似文献
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负荷求导法在超短期负荷预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。 相似文献
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RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。 相似文献
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短期负荷预测中的负荷求导法及天气因素的使用 总被引:4,自引:2,他引:2
为了将超短期负荷预测中具有高准确率和高可靠性的负荷求导法移植到短期负荷预测中,从采用差分运算、降低直接预测的数值,以及充分使用负荷“近大远小”、“相似日”性质等角度对其进行了分析。结果表明可以将负荷求导法用于短期负荷预测。将其与标准日负荷曲线取平均作为预测结果,示例表明日平均误差小于2%。若将最近15天左右预测值与实际负荷值之间的差值,再通过各敏感点负荷与平均气温等作回归分析,可以实现考虑天气的负荷求导法。 相似文献