基于模糊层次分析法的年最大电力负荷预测

针对电力负荷预测特点和人的判断所特有的模糊性,为了提高负荷预测精度,提出了基于模糊层次分析法的电力系统年最大负荷组合预测模型。此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重。该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验。实际算例后校验平均百分比误差为2.039%。这表明该方法能有效提高负荷预测精度。     

基于层次分析法的中长期电力负荷组合预测

针对单一负荷预测方法较难准确预测电力负荷的情况,将层次分析法应用于中长期电力负荷组合预测中,分析组合预测的层次模型和计算方法,以某市2007-2009年用电量进行模拟预测,结果表明该方法预测精度高,具有较强的实用性.     

基于模糊层次分析法的风速短期预测组合模型

针对风速预测的特点以及人为判断的模糊性,为提高风速预测精度,文中提出了基于模糊层次分析法的风速预测组合模型。该模型以风速预测周期、风速的震荡性与预测者对预测模型的信赖度为目标准则;考虑到专家判断的模糊性,采用三角模糊数来表征专家判断信息,并通过层次分析法对专家判断结果进行处理得到各方案的最优权重。该组合模型综合考虑影响风速预测的多种不确定性因素,在综合不同模型预测结果的基础上引入专家经验。实际算例表明,该组合模型能有效提高风速预测的精度。     

基于层次分析法的电力负荷组合预测

为提高电力系统负荷预测的预测精度,提出了一种基于层次分析法的中长期负荷预测组合预测的方法,依据层析分析法中要素权重求取原则,建立了阶梯层次结构,构建两两比较矩阵,分层次对权向量取值,实现了中长期负荷组合预测下各单一负荷预测的总权重的求取,提高了权重求解的准确性;利用组合预测的原理,按照层次分析法中求解出的权重系数,将多个预测模型的预测结果进行拟合,得到组合预测的结果,从而有效减小单一负荷预测中不确定性因素带来的误差,规避各单一预测方法的不足,减少单一负荷预测对电力系统负荷预测的预测风险,提高预测精度。最后利用某县2005-2010年的除大用户用电负荷作为算例进行实例分析并证实了所提方法的科学性、实用性。     

层次分析法在电力负荷组合预测中的应用

应用组合预测理论，引入层次分析法（AHP）建立了电力负荷组合预测的结构模型，利用AHP的1-9标度，计算相应权重，对电网负荷进行预测，从而获得电力负荷预测的满意解及推荐值。     

基于改进模糊回归分析法的负荷预测

对电力系统的负荷预测问题进行了研究,并提出了一种改进后的模糊回归分析算法。该方法利用模糊预测法和回归分析法各自的优点,按不同情况下两种方法的重要程度,用区间层次分析法赋以灵活可调的权重值。通过算例验证,此方法适合于中长期电力系统负荷预测。     

电力负荷预测技术

随着电力市场改革的逐渐深入，负荷预测的准确性更为重要，而负荷预测的方法也多种多样，这里介绍电力负荷预测技术的几种常用方法和该技术新的发展趋势。     

基于最大信息压缩指标与层次分析法的电力负荷组合预测模型

提出一个基于最大信息压缩指标与层次分析法的电力负荷组合预测模型,采用最大信息压缩指标评价单个预测模型的精度,用层次分析法确定各个模型以权重。最大信息压缩指标越小,信息损失越少,权重越大.实例分析表明该组合预测模型预测精度高.     

中长期电力负荷组合预测

电力负荷的中长期预测是电力投资决策的关键,但由于其影响因素众多、变化较大等原因,预测精度一直是一个难点,基于神经网络的组合预测可以提高预测精度。     

基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型

在电力系统负荷预测中，组合预测是一种有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理，要求参加组合预测的模型误差能保持稳定，但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的，针对上述做法存在问题，提出了基于人工神经网络的组合预测模型，利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力，通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重，同时，为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂，训练时间长等缺点，利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型，该模型不仅编程简单，而且收敛速度快，算例表明了该模型的实用性和有效性。     

基于支持向量机的电力负荷组合预测模型

给出了一种基于支持向量机(SVM)的组合预测模型,利用各种方法的预测结果作为SVM的输入,实际负荷值作为SVM的输出,并采用LIBSVM算法和径向基核函数对SVM进行训练,训练后的SVM便具有预测能力。最后的仿真结果表明,基于SVM的组合预测模型的预测精度不仅高于任一单一模型,且高于固定权系数组合预测模型。     

基于AHP的实用中长期电力负荷预测综合模型

针对中长期电力负荷预测特点,提出了一种基于AHP(层次分析法)的中长期电力负荷预测综合模型。以历史数据的拟合精度、预测结果与未来经济社会发展的一致性、预测者对模型的信赖度为目标准则;通过自适应进化规划和判断矩阵的方法确定综合模型的最优权重。该方法不仅基于科学计算,同时也考虑了专家经验,在实用中取得了较为满意的结果。     

基于CNN-BiLSTM-Attention的超短期电力负荷预测

超短期电力负荷预测对电力系统的快速响应和实时调度至关重要,准确预测负荷能保障电力系统的安全并提高用电效率。为获得准确可靠的负荷预测结果,针对电网负荷数据非线性和时序性等特征,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention(AC-BiLSTM)的新型超短期电力负荷预测方法。该方法首先将卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合充分提取负荷数据本身的时空特征。然后引入注意力(Attention)机制自动为BiLSTM隐藏层状态分配相应的权重,以区分不同时间负荷序列的重要性,能够有效减少历史信息的丢失并突出关键历史时间点的信息。最后通过全连接层输出最终负荷预测结果。以某地区真实负荷数据为例进行了实验分析。通过两种实验场景对比,验证了该方法具有较高的预测精度,可以为电力系统规划和稳定运行提供可靠的依据。     

基于人工免疫算法的电力负荷预测综合模型

将电力负荷预测综合模型中各单一电力负荷预测模型的最优权重作为抗原,将权重的解作为抗体,通过模拟生物免疫系统的工作原理来搜索最优权重,提出了基于人工免疫算法的电力负荷预测综合模型。应用该模型于某地区负荷预测的实例中,并与基于遗传算法的综合模型和基于直接搜索寻优法的综合模型进行比较、分析。结果表明,该模型具有全局寻优能力好、预测精度高等优点。     

基于平均负荷法预测电力电量

针对目前国内有关电力市场负荷预测方法存在的问题．积极探索某一特有电网的运行规律．提出了在现有条件下通过平均负荷法预测用电量和最大负荷,并将其与数学模型函数预测法相比较,得出其具有采集数据方便、预测准确程度高、耗费时间少等特点。     

基于改进的PSO-SVM的短期电力负荷预测

提出一种基于PSO-SVM电力负荷短期预测方法,在SVM学习过程中引入粒子群算法。通过选取组合核函数来改进SVM算法,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。利用吉林地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的SVM预测模型进行对比,对预测结果与实际数据进行比较,证明基于组合核函数预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。     

组合预测法在电力负荷预测中应用

由于电力系统负荷具有很多不确定的因素,用单一模型进行负荷预测时,其预测精度不高。采用组合预测法对能很好反映负荷变化规律的模型赋予较大的权重,从而提高负荷预测精度,示例计算表明组合预测法的预测精度明显高于各单一模型的预测精度。     

基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测

根据电力系统负荷的特点,提出了基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测.介绍了反向Haar小波变换的数学模型,叙述了基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测的方法,通过实例计算并与其它方法的比较,说明反向Haar小波算法既充分利用了小波变换的优点,又克服了某些传统算法在电力系统负荷预测中的不足,该方法简单、可靠,便于形成实时软件,对提高电力系统电网规划水平具有重要意义.