基于遗传灰色神经网络模型的实时电价条件下短期电力负荷预测

在智能电网条件下,用户的用电模式将会发生重大变化,其中一个显著的变化就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式。这使得用户负荷预测更为复杂。在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上,综合考虑了实时电价的影响,提出了一种用遗传算法优化改进的灰色神经网络方法,利用灰色模型可以弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对短期负荷进行预测,采用遗传算法对网络进行优化,从而提高了预测的精确度。实例证明该算法能较好地解决实时电价下的短期负荷预测问题。     

多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测

由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想.为了提高预测精度,作者为提出了多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测模型.其中灰色优化组合预测模型用于进行非线性增长趋势的电力负荷预测,指数加权法能解决历史负荷的波动性问题.实际算例表明,所提出的方法由于综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度.     

基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究

针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。     

电力负荷灰色预测

本文给出了包头地区电网年售电量及年平均最大供电负荷预测的GM(1,1)模型,为该地区电力系统供电决策提供了科学依据.     

基于灰色关联投影法的短期负荷预测相似日选择算法

为了提高短期负荷预测的精度,合理有效地选取预测相似日是非常重要的,提出了基于灰色关联投影法的相似日选取算法。该算法首先针对影响负荷变化因素的复杂性和不确定性,以灰色理论计算出了相应的权重,接着,结合投影法计算历史日相对于待预测日的灰色投影值,比较投影值,可以得到与待预测日最接近的相似日。理论与实例均表明,该算法具有通用性,对任意包含多个因素的历史日都能够快速准确地算出其与待预测日的相似程度,具有很好的相似日选择效果。     

基于实时电价的用户短期用电负荷预测

提出了一种基于改进Softmax回归的用户短期用电负荷预测策略,该策略首先进行因素相关度分析,挑选关键因子;然后利用Softmax回归模型进行用户用电类别预测;最终在预测类别中选择与用户最相似的样本用户去预测该用户用电负荷。     

基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的电力负荷预测组合模型

本文提出了电力系统中长期负荷预测的线性组合模型,即基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的组合模型。针对中长期负荷日趋饱和的特点,采用具有S型预测曲线的灰色Verhulst模型进行预测;针对灰色模型预测随机波动较大的负荷时拟合性较差的缺点,采用马尔科夫理论对灰色模型进行修正,弥补了灰色模型固有缺陷,提高其预测精度。通过线性组合法将灰色Verhulst模型与灰色马尔科夫模型相结合,规避了单一算法模型产生较大误差的风险,进一步提高了预测准确性。算例表明,该组合模型精度较高,具有实用性与可行性。     

关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用

针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性,灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合.引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,以序列整体拟合优化为目标,从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重,使总体预测精度得到提高.     

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。     

考虑短期负荷影响的DeepESN电力市场实时电价预测研究

精准的电价预测有助于宏观调控的实施。但能源结构转型导致大规模可再生能源并网,因此会导致电价降低和产生波动,降低时序预测序列的相关性,加大实时电价的预测难度。针对这一问题,采用自相关函数和最大信息数计算电价自身和电价与电量关联性,为模型输入提供依据,并在此基础上应用具有深度储备池特性的深度回响网络进行实时电价预测。研究结果表明:电价与电量、电价自身具有较强相关性,应考虑自身与电量因素;深度回响网络能够显著提升预测模型的精度,并且具有较强的鲁棒性。     

基于实时电价与负荷预测的互动用电系统

提出了一种可以使用户与电网之间互相交流用电信息的互动信息平台系统。对该系统的架构进行了阐述,提出以智能电表为枢纽,利用通用分组无线业务远程信道和串行通信本地信道连接系统各个部分,并具体设计了配网侧与用户侧子系统的结构。利用实时电价及负荷预测等用电信息的互动来激励用户主动参与电网运行,实现资源优化配置,提高能源利用效率。     

基于证据理论加权的电力负荷组合预测

为了提高电力负荷的预测准确度,提出了一种基于证据理论加权的电力负荷组合预测模型。首先分别采用自回归移动平均模型、灰色模型和BP神经网络对电力负荷进行预测,分别得到电力负荷的线性、周期性和非线性预测结果;然后采用证据理论确定自回归移动平均模型、灰色模型和BP神经网络的预测权值;最后进行加权得到电力负荷的预测结果,并将该模型应用于具体的电力负荷建模与预测中。实验结果表明,该模型可以描述各单一模型对电力负荷预测结果的贡献,更加准确地描述电力负荷的变化特点,预测准确度能够满足实际应用的要求。     

基于负荷细分与SVM技术的电力负荷空间分布预测

提出了一种新颖的电力空间负荷分布预测模型,该方法首先对各类负荷的影响因素进行分析并分别建模预测;而后将选定区域划分成等面积小区,利用主成分分析法对小区空间信息进行处理,从而形成支持向量机的训练样本集;在此基础上用训练好的支持向量机计算待预测区域小区的属性值,并按照各类用地类型排序.根据预测结果,结合待预测区域的整体发展规划,给出待预测区域各类负荷增量;最后,结合各类负荷密度预测值、各类用地发展总量、各类用地发展排序,给出空间负荷预测值.实例验证了本文方法的有效性.     

基于优化灰色理论和神经网络的电力负荷短期预测

为提高电力系统短期负荷的预测精度,确保电网安全和经济运行,提出一种基于优化的灰色理论和Elman神经网络混合方法。该方法充分考虑温度因素、周类型、天气状况等影响预测精度的不确定因素,通过数据模拟预测,该方法具有较高的预测精度和收敛速度,在电力系统短期负荷预测中具有一定的应用价值。     

基于灰色理论的奉化市中长期电力负荷预测

负荷预测是电网规划和经济运行的重要参考依据,中长期负荷动态变化会受到多重因素影响,使用常规方法对负荷进行预测不尽合理。针对奉化市区域规划特点,建立灰色预测模型,在对历史负荷数据进行平滑处理的基础上,预测了奉化市2013年至2017年的全社会电力负荷;结果表明该方法具有工程实用价值,能满足电网规划要求。     

基于改进灰色模型的中长期电力负荷预测

针对电力系统负荷预测中灰色建模的局限性,通过对灰色预测方法的大量研究,提出了一种能改进灰色预测的方法。对负荷原始数据序列,再利用滑动平均法进行预处理及优化,从而增强灰色预测对波动负荷数据序列的抗干扰能力。利用改进的GM(1,1)模型对电力系统中长期负荷进行预测,并采用后验差检验法对GM(1,1)模型进行检验。理论分析和实例结果表明,改进后的模型提高了普通GM(1,1)模型的预测精度,扩展了该模型的适用范围。     

基于灰色模型的短期电力负荷预测系统设计

高精度的短期电力负荷预测在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。介绍了短期电力负荷预测系统的结构与数据库E-R图。给出了预测考核标准公式,该预测系统具有界面美观、简单适用等特点。实践证明,系统在减轻调度人员负担,实现调度自动化方面发挥了重要作用。     

基于灰色马尔科夫预测模型的中长期电力负荷预测

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。