合肥地区短期负荷预测及误差分析

电力系统规划和运行调度都应以对未来电力负荷的预测为依据.电力的生产和消费是同时进行的,任意时刻都必须保持二者之间的平衡.负荷预测偏低会引起电力供应紧张,电能频率下降,供电可靠性下降;负荷预测过高将会导致发电过剩,系统频率上升,并造成发输电设备不能充分利用,影响系统的经济性能.因此,电力系统负荷预测是电力系统规划和运行调度的重要组成部分.     

合肥地区短期负荷预测及误差分析

电力系统规划和运行调度都应以对未来电力负荷的预测为依据。电力的生产和消费是同时进行的，任意时刻都必须保持二者之间的平衡。负荷预测偏低会引起电力供应紧张，电能频率下降，供电可靠性下降；负荷预测过高将会导致发电过剩，系统频率上升，并造成发输电设备不能充分利用，影响系统的经济发展。因此，电力系统负荷预测是电力系统规划和运行调度的重要组成部分。     

电力系统中长期负荷预测模型研究及应用

引言随着我国电力行业的快速发展,电力负荷预测技术日益受到人们更多的关注,并己成为电力系统的一个重要领域。负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。负荷预测根据用于不同目标,一般可分为超短期、短期、中期和长期预测。中长期电力负荷预测的结果在一定程度上决定了未来规划期内电力系统的发展,而且当前电力市场化等对     

电力负荷预测技术的发展动态

在制定发电计划和电力系统发展规划过程中需要将电力负荷预测作为前提条件,若能够保证负荷预测的准确性,将会给电力系统经济、安全、可靠运行带来重要的作用.科学技术的进步和发展带来了各种形式的负荷预测方法的不断更新.基于此,本文首先阐述了电力负荷预测方法的分类,进而对电力负荷预测技术的发展动态做探讨.     

一种线性组合电力负荷预测模型(英文)

电力负荷预测对电力系统的有效运行是至关重要的.电力负荷预测领域迫切需要更精确、更稳定的电力负荷预测方法和技术.为进一步提高电力负荷预测精度,利用互补性原理建立了一种线性组合预测策略.该方法由一个基于互补原理的单项模型选择策略,及线性组合模型组成.选定的单项模型包括流行的线性模型,即ARIMA模型,和流行的非线性模型,即支持向量回归(SVR)模型.该线性组合结构可以有效地提取非线性电力负荷数据的特点.澳大利亚电网真实数据的实验运行验证了该模型的有效性.     

基于BP神经网络的电力系统负荷预测算法研究及实现

电力系统负荷预测是近年来各国潜心研究的一个新领域，对于电力系统的规划、运行和经济效益都有重要的意义。利用各种算法和模型对电力系统负荷进行预测是一种常用而且非常有效的方法。为此，在研究电力负荷预测算法的基础上用MATLAB进行编程仿真，得到预测结果后分析预测结果，并利用真实数据进行预测。     

智能算法在电网负荷预测中的应用研究

负荷预测作为电力系统规划运行的前提,在电力规划设计中无比重要.为了更加准确地预测出各地域各部门的电力负荷,研究将智能算法应用于电力负荷预测之中,这对城市及国家的电力规划设计有很大的意义.研究分别利用灰色预测理论及多元线性回归模型两种算法对芜湖市市辖区的用电量进行负荷预测,并将两种算法的预测精度进行了对比.这两种算法都符合预测的精度要求,且都提高了电力负荷预测的精确度,具有良好的应用前景.     

关于电力负荷预测的分析及应用实例

负荷预测是实现电力系统管理现代化的重要内容,怎样做到科学、实用、准确地进行负荷预测,是目前城市电网规划和建设中一个重要的问题,它是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,研究或利用过去与未来电力负荷及相关数据,在满足一定精度要求的意义下,通过一项或多项计算方法来确定未来某特定时间的负荷数值,本文结合实例对预测方法的应用进行初步探讨。     

基于VMD和TCN的多尺度短期电力负荷预测

准确的电力负荷预测对于保证电力系统的稳定运行起着重要作用。针对传统短期电力负荷预测方法预测精度低,模态分解后未考虑子序列融合等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和时域卷积网络(TCN)的多尺度短期电力负荷预测方法。首先利用VMD将电力负荷数据分解为若干个子序列,解决电力负荷数据的非线性和随机性等问题;再利用TCN对若干个序列采用不同时间尺度进行训练;最后利用全连接网络(FC)对各时间尺度的子序列进行融合,实现短期电力负荷预测,提升预测精度。实验结果表明,该方法相较于VMD和改进的长短时记忆网络(LSTM)相结合的传统预测方法,其均方根误差下降40%,曲线拟合程度提升1.1%。     

基于改进型神经网络模型的负荷短期预测仿真研究

选择BP人工神经网络作为电力系统负荷预测的模型,发现其具有收敛速度较慢,且容易陷入局部最小的缺点。因此,引入拟牛顿法和附加动量法对其性能进行改进,并形成一种改进型的预测模型。以重庆市某供电公司供区为背景,利用其负荷数据进行仿真,结果证明,对BP人工神经网络的改进是成功的。这种方法可以更好地满足电力负荷短期预测的精度要求,对电力系统控制、运行和规划都具有重要意义。     

基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法

精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案.提出了一种基于注意力(At-tention)机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆网络(Long Sho...     

基于组合电力负荷预测模型的电力经济调度研究

根据武汉地区近10 a电力负荷使用情况对武汉供电公司电力负荷预测进行研究,以此为经济调度及负荷管理提供依据.选用基于GM(1,1)模型和一元线性回归法的组合负荷预测模型.对武汉地区每月最大负荷进行预测;算例证明组合预测模型有效提高了电力系统负荷预测能力,且证明了该组合电力预测模型对发电量预测同样具有可行性.     

深度学习在电力负荷预测中的应用综述

在综合能源系统和能源互联网的高速发展中,电力负荷预测对电力系统的经济安全运行具有重要的作用.传统的负荷预测模型方法已在电力系统中取得了广泛应用,传统方法的简单计算模型对于高随机性、大数据背景下的动态负荷预测精度无法保证.近年来,在计算工具不断升级和训练数据量大规模提升的背景下,深度学习方法在电力负荷预测领域的应用得到了广泛重视.对多种深度学习方法在负荷预测领域中的应用进行了叙述分析,回顾了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)等不同深度学习方法预测模型.对比于传统的负荷预测方法,深度学习方法具有更高的预测精度,对于各种外部影响因素具有更好的鲁棒性.     

浅论电力系统短期负荷预测的研究现状

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,它是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面,是能量管理系统(EMS)的组成部分,也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容.     

电力需求侧管理在涡阳供电公司的实践探析

针对涡阳的实际电力负荷,阐述了该地区电力负荷的特点及其对电力运行的影响;运用需求侧管理(DSM)理论讨论了通过改变电力负荷的时间分布来改善该地区电力负荷的特点及其对电力运行的影响等问题,对此提出了具体的可行性方案,并对其实施效果进行了预测。     

用电负荷预测技术及其应用

用电负荷预测要根据电网的用电负荷特性,充分考虑各种因素;用电负荷预测结果应达到一定精度;用电负荷预测的对象很多,应根据实际需求,对不同的对象有重点的进行预测;用电负荷预测要用科学的方法,根据不同的预测对象,建立一定的数学模型;用电负荷预测是电力系统安全经济运行和电网规划不可缺少的组成部分;用电负荷预测应深入分析研究用电负荷特性和变化规律,努力提高用电负荷预测准确率.     

新型GM(2,1)模型在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测是电网调度中的一项重要工作,精确的负荷预测是电网运行安排的主要依据。文中提出了一种新型GM(2,1)模型的建模方法,克服了传统GM(2,1)模型强行定义白化微分方程常数项所带来的数据突变问题。将上述方法用于电力负荷预测,实例仿真结果表明,与传统的GM(2,1)模型相比,新模型具有更高的预测精度,为电力负荷预测提供了一种重要手段。     

电力负荷区间预测的集成极限学习机方法

电力负荷预测是电力系统规划和运行决策的重要依据,其预测精度直接影响系统运行的安全性和经济性。传统预测方法在对影响负荷的不确定因素的模拟方面,主要采用概率方法和模糊集方法,其方法有局限性。为此,有必要探索新的、更科学的方法。区间预测方法近年来在很多领域受到重视。在此背景下,对基于区间预测的电力负荷预测的相关问题进行研究。首先,给出了评估预测区间质量的综合指标,即预测区间满意度。之后,提出了构建预测区间的比例系数法,其以传统的极限学习机点预测模型为基础,通过对近期历史数据进行事后预测与评估后确定两个最优比例系数,继而对极限学习机输出值进行同样比例的放缩来确定预测区间的上、下界,同时应用集成技术提高了预测的稳定性。短期和超短期负荷区间预测结果表明,比例系数法能构建高质量的预测区间,适用范围广,鲁棒性强。     

基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测

中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化及负荷预测.仿真结果显示,改进型PSOSVM算法有着较高的预测精度.     

城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别

针对电力系统短期负荷问题,统计分析了两个地区2014年日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率等的分布情况,并对负荷变化的差异进行分析.使用Elman神经网络对电力系统短期负荷进行预测,基于偏最小二乘回归对两个地区的负荷规律进行判别.通过研究,得到了可提高负荷预测精度的主要气象因素,预测了两地区7天内的电力负荷,并对两地区负荷规律性的优劣进行了评估.