基于模糊层次分析法的电力负荷组合预测

针对电力负荷预测特点和人判断所特有的模糊性,为提高负荷预测精度,提出了基于模糊层次分析法的电力负荷组合预测模型.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.该电力负荷预测层次分析模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素.实际算例表明,所述方法在综合不同模型预测结果的过程中考虑了专家经验,能有效提高负荷预测的精度.     

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.     

基于补偿模糊神经网络的中期电力负荷预测研究

提出一种基于补偿模糊神经网络的电力负荷预测方法,介绍了给予模糊逻辑和神经网络的补偿模糊神经网络(CFNN)及其学习算法,充分利用神经网络非线性逼近能力的优点并结合CFNN学习速度快、全局稳态优化运算等特点,建立中期电力负荷预测模型,并用 MATLAB 编写了计算程序,进行了实例计算,并验证了 CFNN 用于电力负荷预测的有效性。     

基于模糊层次分析法的可中断负荷信用风险评估

首先建立了可中断用户信用风险评估指标体系,并运用模糊数学中的模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)分析指标体系的权重,以改善传统层次分析法在专家建立1—9标度判断矩阵时的不确定性,最后采用模糊综合评价法进行信用等级划分,从而筛选出更为合适的用户。算例分析验证了该评估方法的有效性。     

基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。     

电力系统年最大负荷概率预测

概率预测已经在气象、地震预测等领域中成功应用.提出将概率预测的方法用于负荷预测领域.在深入研究年最大负荷与温度关系的基础上建立了概率预测模型,模型有较高的预测精度,并已形成实用化应用软件,软件已在河南省正式使用,使用效果好.     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一.针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法.首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力...     

综合权重的模糊时间序列的电力负荷预测方法

电力负荷预测受诸多因素的影响,针对短期电力负荷的复杂性和不确定性,结合历史负荷数据,提出了一种综合权重的模糊时间序列预测方法。该方法首先对历史负荷数据进行预处理;然后利用模糊集和模糊时间序列的方法将历史负荷数据模糊化,考虑到负荷变化的趋势,借助于最优化理论给出了趋势权重,同时考虑到近期数据影响大于远期数据,给出了时间占优权重,从而得到了综合权重的模糊时间序列预测方法。最后的数值实验结果表明,该方法比传统的模糊时间序列方法具有更高的预测精度。     

基于灰色模型的电力负荷短期预测

准确的负荷预测可以保证电网的安全稳定运行,提高电力系统运行的经济效益,为此,基于灰色理论建立了电力负荷预测模型,并结合陕西省汉中市区电力局某变电站2006年7月的实际负荷讨论了灰色模型在短期负荷预测中的应用,实例计算表明,该模型具有预测精度高、计算过程简单等特点。     

基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷具有非常大的不确定性,而其日负荷信号的频谱具有连续变化的特性。从信号频谱分析角度,对日负荷信息进行建模分析,并通过小波变换,将日负荷数据分解为不同尺度上的投影子序列,用子序列作为小波神经网络的训练样本,然后用训练好的神经网络模型对电力系统的短期负荷进行预测。在Matlab仿真软件中,采用某市某线路的某日负荷数据对算法进行仿真验证,取得了较好的预测结果。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

组合预测方法是一种性能优越的预测方法。选择了电力负荷预测精度较高的两种单一预测模型——无偏灰色预测模型和时间序列预测模型,通过它们建立了三种不同的组合预测模型,对我国电力负荷进行了预测,验证了组合预测模型的优越性。最后,通过对三种组合预测模型的预测结果进行对比,选择一个最适合电力负荷历史数据的模型,通过该模型对我国社会用电量进行预测,获得了较好的预测效果。     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。