考虑时段负荷特性差异的日前综合负荷预测方法研究与应用

综合预测模型可以整合不同预测方法优势,从而大大提升负荷预测准确率。然而不同时段负荷特性不同,简单的以1天为单位构建综合预测模型,难以充分发挥综合预测模型的优势。为此,首先深入研究了当前电力系统中不同类型短期负荷方法的优势,充分考虑时段间负荷特性差异,科学划分负荷差异时段,在此基础上提出了日前负荷综合预测方法,最后介绍了本成果在烟台电网的实际应用效果。     

基于动态反馈的多元参数回归空调负荷预测控制方法

针对目前常用的空调负荷预测算法中精度与实用性的问题,提出多重负荷预测的方法:负荷的趋势预测模型和精确预测模型。趋势预测模型用于预测24 h内各时刻的负荷,建立基于气象、历史和时间参数长期和短期多元参数回归模型,并引入预测控制方法中反馈校正和滚动优化的方法,并对误差采用一次平滑法。采用遍历搜索法,寻找最优误差,反馈给模型进行修正。每滚动一次,舍去旧值,引入新值,并重新寻优一次误差,直至完成预测。精确预测用于下一个时刻的负荷,利用相似日的历史负荷建立二阶ARX模型,对气象负荷进行第一次修正,再利用前一日的负荷建立一阶ARX模型,对预测负荷进行第二次修正,利用滚动优化进行动态反馈修正。利用某小区的实际数据进行测试,预测结果满足精度要求。     

基于改进的灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用

面对中长期电力负荷预测“小样本”、“少信息”、“非线性”等特点[1],灰色预测模型在电力负荷预测中起决定性的作用。该文论述了基本GM（1,1）模型、一次平滑法的GM（1,1）模型。针对以上两种模型的缺点和不足,通过对初始数据的二次平滑处理,又提出了改进的灰色预测模型---二次平滑法的GM（1,1）模型。通过算例检验与典型的实例研究上述3种灰色模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,和前面两种预测模型相比较,二次平滑法的GM（1,1）模型在电力系统电量的实际预测中更精确,误差更小。     

高阶灰色预测模型在短期电力负荷预测中的应用研究

考虑到电力负荷的指数性增长和周期性变化的特点,基于灰色预测理论,建立了三阶电力负荷短期预测模型,给出了电力系统短期负荷预测的主要步骤。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络与时间序列的电力系统短期负荷组合预测

针对电力系统短期负荷预测问题,考虑了历史负荷对当前短期负荷预测的影响,同时结合气象及节假日等因素,提出了基于BP神经网络与时间序列ARIMA自回归综合滑动平均模型相结合的组合预测方法。通过实例计算表明,组合预测模型兼并了两种方法的优点,极大地提高了预测精度,具有较好的优越性及实用性。     

基于MEA-Elman神经网络的电力日负荷预测

Elman神经网络是一种动态反馈网络,对历史状态敏感,具有短期记忆功能和处理动态信息的能力,可以建立动态、非线性电力负荷预测模型。由于Elman神经网络采用BP算法,容易陷入局部极小解,迭代次数多且学习效率低,该文利用思维进化算法(MEA)优化Elman神经网络的方法,提出基于MEA-Elman神经网络的电力负荷预测模型。实验表明,该方法能够避免不成熟收敛问题,减少迭代次数,有效提高了配电网短期负荷的预测精度,对电力系统合理调度与规划具有重要意义。     

面向智能物联的动态负荷预测量子进化方法

物联网与智能制造的结合导致大量制造数据的产生,为了实现基于大数据的智能制造电力负荷预测,提出并实现了一种智能物联云计算平台,实现用户与智能物联网之间双向通信控制的快速响应。提出一种基于改进外加输入的自回归滑动平均模型的短期动态负荷预测模型,结合平台中的智能传感设备和历史负荷、天气变化等综合数据,作为预测模型的外部输入变量,并利用改进的实数编码量子进化算法对预测模型进行参数估计以提高动态负荷预测的准确性。利用智能制造企业的实际负荷数据,采用所提方法进行预测并与实际负荷数据及传统方法的预测结果进行比较,实验结果表明,所提方案和算法能够有效提高智能制造过程中短期动态负荷预测的精度,同时通过并行化计算提升负荷预测的速度。     

基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型

短期电力负荷预测结果,直接关联电力系统的规划、调度和运行安全,因此,研究基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型,精准完成短期电力负荷预测。分析短期电力负荷,确定气象和负荷两种数据为预测所需数据,采用C均值模糊聚类算法聚类该数据后;采用低秩矩阵填充理论和奇异值阈值算法,填补聚类后数据中的缺失,基于梯度提升决策树模型预测短期电力负荷。测试结果显示：该方法聚类效果良好,气象和负荷两种数据聚类的综合相似度评价指标的最佳结果分别为0.014和0.011;数据填补性能良好,能够完成不同场景下的短期电力负荷预测,并获取不同气象条件下负荷的变化结果,应用后电力系统的运行风险值均低于0.0005。     

混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用

针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点作为最终邻近点;基于相似性原理,引入取舍规则,使得计算结果唯一确定。本文方法解决了传统预测模型计算量大、运算速度慢、预测精度不高以及正负号选取等问题。通过对典型混沌系统数值验证和某地区实际电力负荷系统的预测分析证明了本文方法的可靠性和高效性,为电力日负荷预测提供了一种新的有效途径。     

基于MATLAB的短时电力负荷预测方法研究

电力系统负荷预测在电力系统调度、用电、规划中起着至关重要的作用。通过对历史数据的分析和研究,基于MATLAB软件平台对ARMA时间序列和BP神经网络两种预测方法进行了仿真实现。算例仿真结果表明,进行短期电力负荷预测时,时间序列法较BP神经网络法具有原始数据少、程序实现简单和训练时间短等优点。     

夏季短期电力负荷预测的MGM（1，n）建模及应用

在对浙江省嘉兴市的历史气象数据进行分析的基础上，提出了一种带气象因素校正的灰色短期负荷预测模型，称为MGM（1，n）模型。实例分析表明，这种方法能较大地提高夏季短期负荷的预测精度，是预测夏季短期电力负荷的一种行之有效的方法。     

灰色系统理论在负荷预测中运用综述

灰色理论广泛运用在负荷预测中。该文分析了灰色预测模型,指出模型存在的缺陷,并对负荷预测应用中的传统灰色预测模型的改进方法进行分类介绍,同时对灰色负荷预测技术的发展趋势进行展望。     

计及楼宇综合能源规划系统中负荷预测方法研究

提出一种计及楼宇综合能源规划系统负荷预测的方法,研究楼宇系统中空调冷热负荷的预测方法,对指标法、动态负荷算法、逐时负荷系数法等方法进行了详细阐述,在此基础上提出了综合能源系统负荷预测模型并进行了仿真验证.给出了楼宇综合能源规划系统不同建筑物的冷热负荷系数曲线,不同建筑物的冷热负荷系数曲线有所不同.通过建立模型,验证了楼...     

专家系统在电力预测负荷中的应用

电力负荷预测是一项重要但又非常复杂的工作．因为它受到大量不确定因素的影响．因此预测过程需要考虑多种因素。为了充分考虑这些因素，文中提出利用专家系统来修正决策树的修正结果。预测过程为先利用决策树建立预测模型，对待测日负荷进行初步预测．然后再结合专家系统中的修正模型对初步结果进行修正，得到最终预测结果。统计分析结果表明该方法满足实用标准，具有有效性和实用性。     

小波时间序列在空调负荷预测中的应用

提出将小波分析和时间序列应用于空调负荷预测;利用小波分析可以将空调负荷序列通过小波分解一层一层分解到不同的频率通道上,分解后序列的平稳性比原始序列好得多.其小波分解后的序列用时间序列模型来预测,最后再合成得到原时间序列的预测值.预测结果表明,该模型应用于空调负荷预测具有较高的预测精度,而且明显优于传统的时间序列模型.     

小负荷短期预测中一种模糊聚类方法的探讨

由于影响负荷的随机因素很多,小容量负荷受冲击负荷影响较大,传统模型中的相似目选择一般采取夹角余弦法,选取的精度有待提高。模糊聚类分析是模糊数学中一种有效的分析方法,应用模糊聚类分析中基于目标函数的方法可对负荷的历史样本进行高精度的分类,所采用的HCM算法有效地提高了分类精度;在此基础上运用AGO回归算法进行合理的数据拟合后得到预测结果。算例证明,此方法是十分有效的,提高了小负荷短期负荷预测的精度。     

神经网络并行进化设计及其在短期电力负荷预测中的应用

针对神经网络模型进化设计问题的特点 ,提出了改进的并行遗传算法 (IPGA) ,并分析其全局收敛性与应用策略。应用此方法于短期电力负荷预测系统中 ,取得了更高的预测精度。该方法设计简单通用、模型性能评价全面合理、全局优化能力强。实际应用表明该方法是有效的 ,具有应用推广价值。