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电力负荷预报是电力系统的重要工作之一。电力系统年负荷为非线性时间序列,针对电力系统负荷的复杂性及非线性,提出了结合混沌理论的思想,充分利用数据信息,在重构电力负荷相空间的基础上对负荷进行预测。通过对年电力负荷时间序列混沌理论的分析,进一步表明了电力负荷预报值的合理性,也预示了今后20—30年内电力负荷的持续稳定增长。 相似文献
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应用变差模型对广西电网月负荷预测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
给出电力系统短期负荷预测的变差分析模型。将负荷分解为年度变差、月份变差和随机变差,通过对其进行分别估计便可得到负荷的预测值。并以广西电网在不同的采样年限下的负荷进行预测,实例分析表明了该方法的有效性、简易性和实用性。 相似文献
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基于混沌神经网络理论的小电陨短期电力负荷预测 总被引:2,自引:1,他引:2
通过对小电网负荷数据的特点分析,将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用Matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算,并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明,利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。 相似文献
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组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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电力负荷组合预测权重的确定 总被引:8,自引:0,他引:8
由于电力系统负荷具有很多不确定因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高。为提高预测精度,完善预测方法,提出组合预测模型,对电力系统负荷预测的多种预测模型进行了组合优化,用最小二乘法确定其权重,得到权重的解析表达式,使组合预测理论进一步得到完善。 相似文献
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混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感,遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求.因此,近年来,混沌理论在电力系统负荷预测中得到了越来越广泛的应用.在总结和归纳传统预测方法的基础上,对混沌理论应用于电力系统负荷预测中的研究现状进行了综述,其中包括混沌时间序列的主要思想、混沌时间序列分别与传统预测技术、神经网络以及模糊理论相结合在负荷预测中的应用,并指出了这一技术的研究动向及应用前景. 相似文献
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混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感,遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求。因此,近年来,混沌理论在电力系统负荷预测中得到了越来越广泛的应用。在总结和归纳传统预测方法的基础上,对混沌理论应用于电力系统负荷预测中的研究现状进行了综述,其中包括混沌时间序列的主要思想、混沌时间序列分别与传统预测技术、神经网络以及模糊理论相结合在负荷预测中的应用,并指出了这一技术的研究动向及应用前景。 相似文献
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针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征,提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法。通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加,针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法,最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据。该方法避免了考虑气候、政策等因素,仅利用电力负荷历史数据进行预测。实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度。 相似文献
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为进一步提高月用电负荷预测精度,本文提出一种基于改进秩次集对和灰色模型的变权组合预测方法.采用改进秩次集对算法,在秩次集对模型中引入天气指标,并利用熵权法确定各指标权重,增强了秩次集对算法的适应性和有效性.接着采用变权法将改进秩次集对模型和灰色模型进行变权组合,不断滚动优化组合模型权重,改善了单一模型预测精度的稳定性.... 相似文献
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组合预测方法在电力负荷预测中的应用 总被引:62,自引:4,他引:62
为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,从而将几个电力负荷预测模型有机地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。文中采用了进化规划作为优化方法,对盐城市的供电量和负荷预测的历史数据进行了优化分析计算,得到了满意的结果,并对盐城市2000年负荷进行了预测。 相似文献
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在长沙经济发展预测的基础上,采用回归分析法、趋势外推法、灰色预测方法和弹性系数法等多种方法预测长沙城区2005-2020年的负荷需求,并结合这些方法,提出了基于误差权重因子的多种方法组合预测的思路,对长沙市的长期负荷需求进行了优化组合预测.对预测结果的分析表明,该预测方法是合理、有效的. 相似文献