基于随机森林与长短期记忆网络的电力负荷预测方法

电力负荷具有非线性和时序性的特点,为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性,进而获得更高的电力负荷预测精度,提出了基于随机森林(random forest,RF)算法及长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的混合负荷预测模型.首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随...     

模糊划分线性回归模型在电力负荷预测中的应用

针对电力负荷中长期预测中存在大量的不确定性因素及待预测的负荷变量与关联因素无法很好地满足整个样本序列上预测变量与解释变量间的线性相关性问题,引入了模糊划分理论,构建了基于模糊有序划分的线性回归预测模型。算例应用结果表明,该模型能在较少样本数据基础上实现对电力负荷较为准确的预测,且预测精度较高。     

基于最小二乘组合灰色模型的中长期电力负荷预测

电力负荷预测是实现电力系统管理现代化的重要内容,有效的中长期电力负荷预测可为电网运行方式、电源建设规划等提供可靠的决策依据。针对中长期电力负荷预测,综合考虑负荷的历史数据和未来可能走势,在对三种灰色预测模型分析的基础上,以其预测值为解释变量,实际负荷值为被解释变量,通过最小二乘法建立多元回归方程,并通过计量经济检验,以此构造了负荷预测组合模型。将该模型应用于北京市年用电量预测中,结果表明所构造模型具有较高的预测精度,有效可行。     

基于k-means聚类和BP神经网络组合模型的用电负荷预测

电能资源不能存储,节约电能的一个重要前提就是精准预测用电负荷。由于居民的用电负荷受多方面因素的影响(如天气),使得用电负荷曲线为高度非线性曲线,但用电负荷的曲线又具有周期性,对于建立这种高度非线性函数并具有一定的周期性的预测模型,神经网络是一种非常合适的方法。针对现有的电力数据,并参考了现有的方法,提出了k-means聚类和BP神经网络组合模型的预测方法来预测用电负荷,通过与单独使用BP网络预测的结果进行对比,认为使用k-means聚类和BP网络的组合模型方法进行用电负荷预测,可获得较高精度。     

基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法研究

摘要： 中长期负荷预测是配电网规划的必要前提,对于电力系统经济效益和社会效益的提升具有重要意义。针对传统灰色预测模型预测精度低,适用性不强的缺陷,提出了一种基于改进灰色理论的电力系统中长期负荷预测方法。该方法在经典灰色预测GM（1,1）模型的基础上,首先利用三点平滑法对历史数据进行预处理,然后再构建基于等维新息矩阵的GM（1,1）模型,最后利用残差处理方法对预测结果进行修正。基于四川某地区售电量负荷预测的实际算例的仿真结果表明,相比于传统灰色预测模型,本文提出的改进灰色预测方法在预测精度和适用性方面都具有显著优势。     

基于MGM(1,n,r)的主动配电网中长期负荷预测

针对主动配电网负荷长期发展的影响因素较多,而传统灰色预测模型只适用单变量、精度较低的缺陷,提出利用遗传算法对灰色模型的参数搜索最优解,构建多变量灰色遗传MGM(1,n,r)中长期负荷预测模型。仿真实例表明,相比传统灰色模型,遗传算法在主动配电网中长期负荷预测中应用性更强,具有显著的预测精度及优势。     

基于H-P滤波预测技术的年用电量预测模型研究

针对电力市场预测电力负荷受众多因素影响及各类预测模型模拟预测误差较大的问题,为提高负荷预测精度,基于H-P滤波预测法将等维信息法、指数回归模型及分布滞后回归模型引入年用电量预测中,通过双层预测降低预测误差,并结合实例比较。对比结果,滤波滞后回归模型的预测综合得分高于滤波指数回归模型。     

基于CNN-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测

针对目前电力负荷数据随机性强,影响因素复杂,传统单一预测模型精度低的问题,结合卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、双向门控循环单元(Bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)以及注意力机制(Attention)在短期电力负荷预测上的不同优点,提出一种基于CNN-BiGRU-Attention的混合预测模型。该方法首先通过CNN对历史负荷和气象数据进行初步特征提取,然后利用BiGRU进一步挖掘特征数据间时序关联,再引入注意力机制,对BiGRU输出状态给与不同权重,强化关键特征,最后完成负荷预测。试验结果表明,该模型的平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)、判定系数(R-square,R²)分别为0.167%、0.057%、0.993,三项指标明显优于其他模型,具有更高的预测精度和稳定性,验证了模型在短期负荷预测中的优势。     

负荷预测的变权重灰色模型及其应用

针对传统灰色预测模型GM(1,1)在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中期负荷预测的变权重灰色模型.以河北承德为例进行负荷预测,并与指教平滑法、动平均法、二项式预测模型和GM(1,1)模型四种方法的预测结果及实际用电量进行分析比较.结果表明,该模型预测精度较高、简捷、合理、实用,可作为中期电力负荷预测的工具之一.     

基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测

为提高短期电力负荷预测精度,针对电力负荷序列的周期性、随机波动性等特点,提出一种基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测模型。该模型先将模糊均生函数算法引入负荷预测领域,同时应用逆推理论改进模糊均生函数的构造过程,然后将其与最优子集回归算法相结合,建立短期负荷预测模型,最后使用该模型进行预测。以山东电网某市的负荷数据为例,对该模型进行了验证,并与实际负荷数据及传统均生函数模型的预测结果进行对比。结果表明,所提模型能有效提高短期负荷预测的精度,具有很好的实用性。     

基于改进型蚁狮混合优化系统模型负荷可调节能力预测

为解决传统灰色模型在电力负荷预测应用中存在的问题,文章研究一种电力负荷可调节能力预测模型的性能提升方法.所提方法在传统灰色模型和改进蚁狮优化算法的基础上,结合灰色关联分析方法和动态滚动机制,提出一种改进型蚁狮混合优化灰色预测模型.为验证模型效果,文章采用北京某台区用电负荷可调节量模拟数据建模,并同4种预测模型的结果进行...     

基于熵值法的组合模型用电量预测方法研究

电力系统的中长期负荷预测是配电网规划的基础,对实现电网的安全经济运行起着重要作用。以年度用电量预测作为研究的对象,年度用电量预测采用4种主要方法,即分别按照年度、季度、月度和行业用电量预测得到对应年用电量预测值,在此基础上再按其发展序列预测结合起来,建立了一种线性组合预测模型。并采用熵值法对组合模型的权系数进行求解,实证分析表明该模型使预测精度得到了明显提高,具有良好的预测效果。     

基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数（Radial?Basis?Function,RBF）神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。     

改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

灰色GM（1,1）模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限陛。对灰色GM（1,1）模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。     

基于岭回归的电网调峰需求预测研究

电力需求和调峰需求的科学预测对构建新型电力系统意义重大.随着能源结构转型,社会经济发展出现新变化.本文提出基于S增长曲线的电力需求预测模型和基于岭回归的电网调峰需求预测模型.首先,通过历史数据回归分析得到重点行业负荷S增长曲线特征值,进而预测负荷需求及饱和时间;其次,应用岭回归技术预测电网调峰需求各因素的影响幅度;最后,以山东电网为例,测算了中长期全社会用电量及饱和时期、调峰需求.预计2025年山东全社会用电量为0.9万亿～1.0万亿kWh,全网最大用电负荷高达1.25亿～1.35亿kW,负荷峰谷差率将增加0.5～1个百分点,电网调峰需求为4100万～4500万kW,山东全省电力负荷总体将于2040年前后达到饱和.案例分析表明,所提方法具有合理性.     

配电台区中短期负荷预测方法研究

配电台区的负荷预测是台区配电扩容规划的基础工作.但受到配电台区统计数据种类单一、数据质量差甚至无法获取等因素的影响,配电台区的负荷预测存在精度低、预测模型复杂等问题.根据台区配电负荷日峰值数据表现出的周期性和渐变性,建立基于温度-负荷回归模型残差的ARIMA模型的台区配变负荷峰值预测方法.建立温度-负荷回归模型,以日最...     

含高比例分布式光伏的母线负荷预测方法

高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练。最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度。     

基于改进评价指标的电力需求预测模型研究

传统的电力需求预测模型无法满足智能电力系统供电的预测需求,为此基于改进评价指标的电力需求预测模型,选取相对比值法编制电力需求预测模型的改进评价指标体系,以电力需求评价为总目标建立改进电力需求评价指标体系战略目标层,其中包括经济发展、人口与社会发展、电网结构与管理水平、自然环境以及政策和法律环境5部分。针对改进的电力需求评价指标实施不同尺度小波分解,获取不同时间段不同尺度的信号能量波动,利用灰色模型拟合叠加各尺度小波分解结果,获取最终电力需求预测结果。实验结果表明,采用该模型可准确预测实验地区短期、中长期以及长期的电力需求,且预测结果精度高于99%,具有较高的实用性。     

基于不同优化算法下风电预测精度对风水电协调影响研究

研究了持续法、ARIMA方法、改进BP神经网络3种不同的风电预测模型,在相同条件下,经实例仿真发现,改进BP神经网络模型的预测精度好于ARIMA预测模型,而ARIMA预测模型的预测精度好于持续法预测模型.基于上述3种不同的风电预测模型,建立了风-水发电联合协调运行的模型.采用遗传粒子群和混合粒子群2种不同的优化算法来研究风电预测精度对风-水电协调影响,通过仿真实例发现,风电预测模型精度越高,得到的理论值与实际值偏差越小;在考虑2种不同优化算法的情况下,遗传粒子群优化算法得到的数值与实际值偏差比混合粒子群大,同时基于不同风电预测模型下的误差也要比混合粒子群大.     

基于改进灰色理论的主动配电网中长期负荷预测

摘要： 中长期负荷预测是影响主动配电网规划和调度的重要方面。从柔性负荷、分布式电源及电动汽车等主动配电网中特殊负荷入手,分析提炼负荷长期发展的影响因素;将灰色理论引入主动配电网负荷预测,分析了多变量残差修正灰色模型在计及多因素影响作用和消除累积误差方面的作用。通过具体实例计算,证实了改进灰色方法在主动配电网中长期负荷预测中的有效性和实用性。