负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践

介绍负荷求导法在浙江电力调度技术支持系统中的应用和实践，并通过在电网调度中的实践结果与目前常用的几种超短期负荷预测方法误差比较，验证了负荷求导法误差更小，对电网调度的实际工作具有广泛的实用价值。     

一种超短期负荷预测的新方法——负荷求异法

通过分析现行短期负荷预测方法存在的问题,提出了超短期负荷预测的新方法－－负荷求导法,并与现行的一些方法结构实际数据进行误差比较,以较多的数据、曲线论证了负荷求导法的实用性。     

超短期负荷预测在发电市场中的应用

阐述了超短期负荷预测在实时发电市场中的重要性。在充分研究和比较多种超短期负荷预测方法的基础上,提出了适合发电市场的综合预测方法;解决了负荷伪数据处理的问题;文中介绍的超短期负荷预测已成功应用于浙江发电市场中。     

短期负荷预测中的负荷求导法及天气因素的使用

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。     

基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法

结合浙江电力发电市场超短期负荷预测的需求,在充分分析电网负荷特性的基础上,提出了基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法.该方法简单实用,并将负荷伪数据的判别和加工修改融合在预测过程中.算例分析表明,该方法预测结果误差分析指标优于浙江发电市场中现行的各种超短期预测方法,是一种工程实用性较强的方法.     

冲击负荷的超短期区间预测方法及其应用

广东电网中部分220 kV站点负荷冲击特性强,存在短时大幅波动且预测困难的特点,严重影响了实时市场出清过程中断面安全校核的准确性,进而影响了出清结果执行过程中的安全性.提出了一种适用于冲击负荷站点的超短期区间负荷预测方法,该方法采用区间信息覆盖冲击负荷波动范围,且具备过滤极短时尖峰、降低预测区间结果保守度的能力,基于广东电网实测数据的算例分析,表明该方法对冲击负荷预测效果较好,可以有效提高实时市场出清对关联断面的调控效果.     

神经网络在电力负荷预测中的应用

简述了神经网络的基本特点,分析了神经网络在超短期、短期和中长期负荷预测中的应用。     

电力系统单用户超短期负荷预测算法研究

不同于10 kV以上线路的负荷预测,单用户的超短期负荷预测往往表现出很高的不准确性。文章分析了这种不准确性的来源,并通过分析表明了这种不准确性是无法避免的。针对该问题不再以负荷曲线为预测目标,而是提出了以热力图来表示负荷预测结果的思路;将热力图与马尔可夫过程的基本原理相结合,设计了单用户的超短期负荷预测算法。这种算法包含预测数据初始化、增量更新以及预测结果生成等三个环节;以苏州某城区用户的实际数据进行实验,结果验证所述算法具有较高的预测准确度。     

一种超 短期负荷预测的新方法——负荷求导法

通过分析现行超短期负荷预测方法存在的问题 ,提出了超短期负荷预测的新方法———负荷求导法 ,并与现行的一些方法结合实际数据进行误差比较 ,以较多的数据、曲线论证了负荷求导法的实用性。     

基于相似时间序列检索的超短期负荷预测

针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;通过扩展负荷序列相似的概念有效地增加了预测样本的数量,提高了预测样本的质量;对预测值的加权处理抵御了单样本预测带来的风险,使预测的精度稳定在一个较高水平。实际应用结果表明,该方法的预测精度高、稳定性强,能较好地满足电力系统各方面的需求。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期配变负荷预测方法

超短期配变负荷预测结果是配电网状态估计中伪量测的主要来源之一,其利用的历史数据主要来源于自动计量系统。伪量测的精度会显著影响状态估计的结果。给出了一种基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期负荷预测方法。该方法综合考虑线性趋势、季节变动和随机波动的时间序列特性,并与指数平滑法相结合,具有良好的预测能力。此外,该方法可以自动识别和修正坏数据。以某配电网的实际数据进行了算例分析,结果表明该方法具有良好的预测精度,且具有自动压缩坏数据影响的特性。     

多节点超短期负荷预测方法

对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多节点负荷动态行为特征的描述模型,构建了自适应动态模型的超短期负荷预测总体构架.以山东电网为例的现场测试效果验证了所述方法的可行性和有效性.     

电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展

从电力系统超短期负荷预测的定义及作用出发,概述超短期负荷预测的特点及方法。按照传统预测方法、现代预测方法及综合预测方法分类,对各种超短期负荷预测方法的原理、应用范围、改进及发展方向进行了综述。指出各类超短期负荷预测方法都有特定的适用场合,在实际应用时要充分考虑预测系统的实际运行特点,才能最大限度地发挥各类方法的优势。     

基于改进灰色模型的超短期负荷预测

通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性.     

改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显.     

小波包变换在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

针对大量冲击负荷接入系统给负荷预测造成困难,提出一种基于小波包变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波包变换将负荷序列分解成不同频率的负荷子序列,根据负荷分量不同的变化特点,分别采用相匹配的模型进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。选择广东某电网实测负荷数据作为算例,仿真结果表明该方法能有效提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。