基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法

为提高短期负荷预测精度,提出一种基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法。通过总体测辨对电力负荷的影响因素进行筛选,得到电力负荷的主要影响因素;然后根据筛选得到的主要影响因素作为输入量建立基于径向基函数神经网络的负荷预测模型,并通过仿真对预测模型进行了验证。仿真结果表明,相比于不采用总体测辨进行影响因素筛选的负荷预测方法,本文方法的平均预测精度提高了2.5%,从而能够有效提高负荷预测精度。     

基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法

随着改革的不断深化,市场对电力的需求也在不断的变化.现阶段对电力系统短期负荷预测的要求逐渐提升,传统负荷预测方法的精度并不能满足应用需求,因此,提出一种基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法,首先要建立电网系统短期负荷预测指标,通过预测指标建立基于贝叶斯分类的预测模型,然后运用基于贝叶斯分类的预测模型,在模型计算之后对数据进行并行化处理,最终得到电网系统短期负荷预测结果.通过测试实验证明该短期负荷预测方法比传统方法预测的精度更高.     

基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测

针对季节性电力负荷划分不准确及温度、湿度对电力负荷的动态性影响,提出一种基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测模型。采用聚类与CART树相结合的方法,根据地区历史负荷数据自适应的确定当地季节性负荷划分规则;使用非参数核密度估计方法提取季节典型日负荷曲线,并基于划分结果对各季负荷曲线进行重要点分割;同时根据分割结果,采用基于皮尔逊相关系数加权的相似系数,对各时段负荷进行参考日的筛选,以确定预测模型的输入量,最后提出一种结合纵横交叉算法参数优化的鲁棒极限学习机进行多分段预测模型的建立。通过实例仿真分析,验证了所提方法提高预测精度的有效性。     

深度神经网络在配电网公变短期负荷预测中的应用研究

精准的负荷预测关系着电力系统安全、经济和可靠运行,短期负荷预测一直是电力系统的重要研究方向之一。结合深度学习理论,基于MXNet深度学习框架,采用深度神经网络算法预测配电网公变短期负荷,考虑负荷自身历史运行状态、气象因素、变压器属性、电力用户特征等多重因素影响,对传统电力负荷预测进行了创新和探索,并通过在某省的实际应用效果表明,基于MXNet框架的深度神经网络模型训练效率良好。基于深度神经网络的短期负荷预测模型有很强的泛化能力与通用性,为不同地区、不同类型的公变建立个性化的预测模型提供了可行方法。模型部署于阿里云大数据平台,基于阿里云大数据实现了配电网公变日负荷的实时预测。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

基于改进MOPSO-BP算法的短期电力负荷预测研究

短期电力负荷预测为电力规划的科学性、电力调度的合理性、电力运行的经济性提供了有效的指导,近年来,神经网络在预测短期电力负荷中得到了广泛应用。针对BP神经网络预测方法的自主学习能力强但预测结果容易陷入局部最小值的缺点,首先建立了三种短期电力负荷预测模型,分别是基于BP神经网络的预测模型,基于自适应网格法的多目标粒子群优化算法(MOPSO)优化BP神经网络的MOPSO-BP预测模型,以及基于拥挤距离法改进的MOPSO优化BP神经网络的改进MOPSO-BP预测模型;再利用Matlab软件进行仿真对比,研究哪种模型预测电力负荷的精度更高。结果显示,基于拥挤距离法的改进MOPSO-BP模型预测结果比其他两个预测模型的预测结果更接近真实负荷值,这表明利用改进MOPSO-BP模型对电力负荷预测的效果最好,可以为现场短期电力负荷预测提供理论依据与借鉴。     

模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

结合电力短期负荷的特点,将模糊神经网络应用于电力短期负荷预测。阐述了模糊神经网络结构特征及BP学习算法,介绍了模糊神经网络应用于负荷预测的具体流程方法,建立了一种基于引入惯性量的BP学习算法的模糊神经网络负荷预测模型。通过对实际数据分析仿真,同基于BP神经网络的负荷预测方法进行比较分析后,得出本文所提出的方法预测精度高,较好地实现了负荷的预测。     

双变量小波阈值去噪和改进混沌预测模型在短期电力负荷预测中的应用EI北大核心CSCD

混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。     

网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型

针对大电网的短期负荷预测,建立了按地域划分的网格化电力系统短期负荷预测模型。各子网格根据自身的历史负荷和气象条件建立对网格更为有效的负荷预测模型,并采用了面向粗糙集的默认规则挖掘算法（MDRBR——mining default rules based on rough set）构造各单一预测模型,从而获得更加准确的预测结果。文中首先描述了MDRBR算法,然后分析研究了网格化的日负荷多层规则网络构造过程,并给出了基于MDRBR算法的日负荷预测过程以及对某地历史数据的负荷预测结果。分析结果表明,该网格化负荷预测模型能更加准确地得出预测结果,有效地减少噪声,计算简单,且规则搜索效率高。     

基于多分支门控残差卷积神经网络的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一,针对负荷数据的时序性特征,为提升电力负荷预测精度,建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络(residualgatedconvolutional neural network,RGCNN)的短期电力负荷预测模型。该模型首先采用多分支门控残差卷积神经网络对历史负荷的周周期特征、日周期特征、近邻特征进行深度特征提取;其次为增加模型的非线性拟合能力,采用注意力机制对权重进一步合理分配;最后通过归一化指数函数计算后输出负荷预测结果。使用2016年某电力竞赛数据进行实验,通过与4种常用模型对比,该模型预测结果的平均绝对百分误差（MAPE）评价指标下降了0.02%～0.70%,验证了该模型提高负荷预测精度的有效性。     

网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型

针对大电网的短期负荷预测,建立了按地域划分的网格化电力系统短期负荷预测模型.各子网格根据自身的历史负荷和气象条件建立对网格更为有效的负荷预测模型,并采用了面向粗糙集的默认规则挖掘算法(MDRBR--mining default rules based on rough set)构造各单一预测模型,从而获得更加准确的预测结果.文中首先描述了MDRBR算法,然后分析研究了网格化的日负荷多层规则网络构造过程,并给出了基于MDRBR算法的日负荷预测过程以及对某地历史数据的负荷预测结果.分析结果表明,该网格化负荷预测模型能更加准确地得出预测结果,有效地减少噪声,计算简单,且规则搜索效率高.     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

基于相空间重构和EMD-ELM的短期电力负荷预测

<正>为了提高短期电力负荷预测准确度,本文将相空间重构、经验模态分解和极限学习机等理论相结合,建立了基于相空间重构和EMD-ELM的短期电力负荷预测模型。预测结果表明,基于相空间重构和EMD-ELM的短期电力负荷预测模型的均方根误差、平均相对误差和全局最大相对误差分别为23.49(均方根误差没有单位)、4.24%和9.58%,远小于其他预测模型,验证了该短期负荷预测方法的正确性和有效性。     

基于遗传神经网络的短期负荷预测研究

电力短期负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全与可靠运行方面起着重要作用,对于系统运行具有重大影响。根据电力短期负荷的变化特点,综合考虑温度、天气、风力等因素,提出了基于遗传算法优化人工神经网络方法的短期负荷预测模型。在试验中采用单一的人工神经网络和优化的神经网络建模分别对广东省某城市电网的短期负荷进行预测。实际预测结果表明,基于遗传算法优化神经网络方法预测模型的预测准确度明显高于单一神经网络方法的预测准确度。     

基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法

短期负荷预测是微电网经济调度的重要组成部分,预测误差将直接影响运行经济性。相对于大电网环境,在用户侧微电网实施短期负荷预测的难度更高。提出了一种基于经验模态分解、扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机的组合短期负荷预测模型,通过经验模态分解对随机性强的微电网负荷时间序列逐级分解为多组固有模态函数分量,采用扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机2种存在典型差异的预测模型对不同性质的固有模态函数分量进行预测,并采用粒子群算法实现模型参数的优选。针对用户侧微电网的环境约束,提出了离线参数寻优、周期参数更新与在线预测相结合的实现模式。通过多种类型、容量的用户侧微电网算例分析,验证了模型预测精度、周期更新稳定性与计算效率。     

基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测

提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于改进的SVM短期负荷预测研究

提出一种基于数据挖掘技术的电力负荷短期预测方法,将SVM方法引入到短期负荷预测研究领域。通过随机选取历史负荷数据来更新回归函数,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。提出利用松原地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的BP神经网络预测模型进行对比,对预测结果进行比较,证明SVM预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。     

基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商业电力负荷组合预测方法

针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。     

基于LSTM与XGBoost组合模型的超短期电力负荷预测EI北大核心CSCD

为进一步提高电力负荷预测精度,提出了基于LSTM(longshorttermmemorynetwork,LSTM)和XGBoost(eXtremegradientboosting)的组合预测模型。针对电力负荷数据,首先建立了LSTM预测模型和XGBoost预测模型,然后使用误差倒数法将LSTM与XGBoost组合起来进行预测。采用2016年电工数学建模竞赛的电力负荷数据进行算例分析,结果表明所构建的LSTM和XGBoost组合预测模型的MAPE(mean absolute percentage error)为0.57%,明显低于单一预测模型。将上述方法与GRU(gated recurrent unit)和XGBoost两者组合的预测模型相比较,结果表明所提出的方法具有更高的超短期电力负荷预测精度。