基于经验模态分解法的短期负荷分层预测

电力系统短期负荷预测是电力系统经济调度中的重要内容.目前短期负荷预测的预测方法大多是从总负荷入手进行分析建模,未能充分关注负荷变化的各个组成成分.本文提出1种短期负荷分层预测法.首先,运用经验模态分解法自适应地将总负荷分解为若干个独立的内在模式;然后,对高频、低频和趋势分量分别采用正常日点对点倍比模型、多元回归模型和GM(1,1)模型进行预测;最后,将3个分量的预测结果叠加作为最终的预测值.实例研究表明,该方法有效地提高了短期负荷预测的准确度.     

用神经网络法预测特大型电网短期负荷的初探

影响特大型电网短期负荷的因素十分复杂,负荷变化属非平稳的随机过程.用神经网络BP算法并采用变步长、加动量因子以及不等权、半随机初始解等方法,使迭代迅速收敛,减小预测误差、提高学习精度;用目标误差作为结束网络迭代条件;用测点模型矩阵预测不同季节、不同时段的负荷,在短期负荷预测中取得较满意结果.     

基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法

结合浙江电力发电市场超短期负荷预测的需求,在充分分析电网负荷特性的基础上,提出了基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法.该方法简单实用,并将负荷伪数据的判别和加工修改融合在预测过程中.算例分析表明,该方法预测结果误差分析指标优于浙江发电市场中现行的各种超短期预测方法,是一种工程实用性较强的方法.     

短期负荷预测Volterra滤波器间隔采样模型

针对现有Volterra滤波器模型按混沌轨道逐点训练的模式易发生训练不充分或过拟合现象并最终影响短期负荷预测效果的问题,提出了依据相空间邻近轨道演化相似性特点,建立基于高阶非线性Volterra滤波器(HONFIR)的短期负荷预测多步预测模型(MSF-HONFIR).通过定义距离相似度、趋势相似度来衡量轨道演化相似性,提出了负荷吸引子邻近轨道判别的新方法.在MSF-HONFIR模型基础上将原始负荷序列分解为多个子序列并分别对各个子序列建立预测模型,显著削弱了系统累积误差.短期负荷预测仿真结果表明MSF-HONFIR模型的多步预测性能优于原有HONFIR模型.     

一种改进的电力系统短期负荷预测方法

为提高电力系统短期负荷预测精度,综合模糊逻辑和神经网络的长处构建了基于自适应模糊神经网络的短期负荷预测模型.将该模型和算法应用于地区电网的短期负荷预测,预测效果良好.     

基于气象信息因素修正的灰色短期负荷预测模型

针对传统灰色模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据组织策略,选择社会活动背景相似度较高的历史日作为相似日,建立了气象因素突变判别准则,以识别相似日中的气象突变,并采用回归法消除相似日负荷数据中的受气象敏感负荷分量.采用邻近趋势外推法和相似日替换法矫正灰色模型预测时容易产生的局部畸变点.实验结果表明,改进后的灰色模型预测精度提升明显,预测精度平均提高1％～2％,最高可达7％.该方法能同时考虑社会活动规律和气象因素对负荷的影响,克服了传统模型本身对不规律数据预测精度差的缺点.     

灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及灰色差值模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合普通日电力负荷预测的数据处理方法，提高了短期电力负荷预测的精度。     

小波包变换在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

针对大量冲击负荷接入系统给负荷预测造成困难,提出一种基于小波包变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波包变换将负荷序列分解成不同频率的负荷子序列,根据负荷分量不同的变化特点,分别采用相匹配的模型进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。选择广东某电网实测负荷数据作为算例,仿真结果表明该方法能有效提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

提出了基于多层前馈神经网络误差择向传播（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测的是平行的,有效的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

小波包变换在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

针对大量冲击负荷接入系统给负荷预测造成困难,提出一种基于小波包变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波包分解将原始负荷序列分解成不同频率的子序列,根据各个子序列的变化特点,分别采用相匹配的模型进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。选择广东某电网实测负荷数据作为算例,仿真结果表明该方法能有效提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

基于GAN的负荷数据修复及其在EV短期负荷预测中的应用

随着电动汽车(EV)充电设施规模的不断扩大,EV充电数据可以更方便地获得.某些非人为因素会导致数据集中存在数据缺失和数据异常的问题,阻碍了EV负荷预测精度的提高.因此,文中在生成对抗网络(GAN)中采用用于插补的门控循环单元神经网络(GRUI)细胞来处理不完整负荷数据集中前后观测值间的不规则时滞关系,提出了基于GRUI-GAN的数据插补模型来实现EV负荷数据修复.然后,以带有Mogrifier门控机制的长短期记忆网络进行EV负荷预测.最后,实验结果表明了所提方法可以生成精度较高的新数据对缺失值进行插补,并且经所提方法修复之后的数据有效提高了EV负荷预测精度.     

基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

精准的短期负荷预测是实现电网精益化运行和管理重要保障,但存在短期负荷波动性强、负荷预测关键影响因素选取困难等精准预测难题。本文利用变分模态分解将原始电力负荷数据分解为多个子序列,挖掘短期负荷波动特征的同时避免模态混叠问题,提出复合变量选取算法分析筛选影响负荷波动的关键因素,有效去除预测干扰信息并进一步简化预测模型的复杂度,通过兼顾数据短期依赖和长期依赖的长短时记忆神经网络对各子序列进行预测,并将各子序列预测结果进行叠加实现最终的短期负荷预测,据此建立基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测方法。选取2019整年长沙市实际数据验证结果表明,本文提出算法在复杂外部影响因素下,能准确筛选负荷预测的关键影响因素,相比传统预测模型,提出模型结构更简单、预测精度更高。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法

为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。     

基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。     

基于改进型Elman神经网络龋短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。     

基于改进的模糊神经网络的短期负荷预测

影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素。针对这些干扰因素,引入了"干预项",进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法进行短期负荷预测的基本原理、网络模型和预测过程。实例分析中分别给出了经"干预项"和未经"干预项"处理后的预测结果,未经"干预项"处理的预测误差明显偏大。同时采用三种方法对不同日期类型进行预测,结果表明新方法的预测误差最小,预测精度较高。     

基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究

针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优解,建立了短期预测模型。通过实例验证了预测模型的有效性和有效性,结果表明,改进模型能够有效降低BP神经网络模型的预测误差,提高预测精度,为我国电力系统短期负荷预测的发展提供了参考和借鉴。     

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。     

短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略

短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。