基于预测决策的组合短期负荷预测

以提高短期负荷预测精度为目的,首先选择五种预测模型分别对算例进行虚拟负荷预测,再利用决策理论知识,通过几率矩阵法来筛选预测模型,舍弃不符合要求的模型,最后以各时段残差平方和最小为目标函数确定各个模型权重系数.使用选中的模型进行组合短期负荷预测,并将预测结果与各单一模型的预测结果进行比较.说明了预测决策的可参考特性和实用特性,也说明了组合预测模型的拟合精度优于各种单一模型,得到了较好的预测效果.     

遗传算法在中长期电量最优组合预测中的应用

为综合考虑多种电量影响因素,以提高中长期电量预测的精度,引入了最优组合模型,在多种预测模型组合中,以各预测模型的组合权重作为优化变量,由于优化组合模型约束条件所构成的解的空间具有非凸的特点,导致常规线性优化算法无法直接求解最优的组合权重,为此,采用了遗传算法计算各预测模型的组合权重,预测了某地区2010年各月的负荷电量。     

变权重组合应用于短期电力负荷预测的研究

依据变权重组合预测理论,提出了一种新的适用于电力系统短期负荷预测的变权重组合预测法。这一方法建立在最大信息利用的基础上,集多种单一模型所包含的信息。介绍了变权重组合预测模型,样本点组合预测优化模型,预测时样本点组合预测权系数的确定。并通过实例分析说明在多数情况下,这一方法可以提高短期预测的精度和可信度。     

基于新鲜度函数和预测有效度的模糊自适应变权重中长期电力负荷组合预测

针对传统电力负荷组合预测模型中出现的负权重、没有区别对待不同历史时段的误差对权重的影响以及变权重计算方法较为复杂等问题,文中提出一种基于新鲜度函数和预测有效度的模糊自适应变权重组合预测模型,并应用到中长期电力负荷组合预测中。利用预测有效度进行模型筛选,利用新鲜度函数体现预测中的“近大远小”原则,利用滚动时间域窗口的方法实现变权。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。     

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。     

灰色关联度组合权在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测的复杂性、不确定性使传统的单一预测模型难以获得精确的结果.为提高电力负荷预测准确度,构建了一种组合预测模型.该模型综合灰色递阶模型、"S"曲线模型和逐步回归模型预测结果的过程中引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,综合协调各个结果,得到更为合理的预测值.     

基于马尔可夫链筛选组合预测模型的中长期负荷预测方法

在负荷预测的模型组合过程中,主要是根据历史数据的趋势恰当选择模型,再根据模型特点选择权重分配方法。针对灰色关联度满足要求的几种模型预测值分化较大的问题,从负荷数据的增长率无后效性这一特点出发,通过对原始数据增长率的分析,采用马尔可夫链划分区间,从几种满足精度要求的模型中筛选出两种进行组合预测,通过方差—协方差方法分配权重。经过该种方法的筛选,不仅可以更准确地选择组合预测模型的类型,而且具有较高精度。     

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。     

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。     

一种简化的电力系统负荷线性组合预测法

负荷是电力系统运行和规划的依据，精确的预测可提高系统运行的可靠性和经济性。作者将电力系统负荷预测的三种主要方法，即外推法、灰色预测法和人工神经网络法结合起来，建立了一种线性组合预测模型。在组合模型的权重系数求解中，首先对目标函数和等式约束使用拉格朗日乘子法来求解权重系数。当出现小子零的系数时，改为只使用误差矩阵的对角元素来计算，这种近似对预测精度影响较小，但简化了计算，且保证了组合系数大于零的条件。由于组合模型的总平均误差要小于各单一预测方法的平均误差，这就提高了预测精度，尤其组合模型的最大预测误差要小于单一模型的最大预测误差，从而降低了预测的风险性，实例证明这种组合模型具有较好的实用性。     

组合预测方法在电力负荷预测中的应用

为了提高负荷预测的准确性,引入了组合预测模型,通过综合单一预测模型的优点,得出更为准确的结果.文中通过引入2个参数,将组合模型问题转化为极值问题,采用进化规划作为优化方法.最后运用文中所述的组合预测方法与传统的几种单一模型,分别对盐城市区的供电量和最高负荷的历史数据进行计算,比较发现组合预测模型的预测误差要小于任一单个...     

计及模型综合指标评价的西南电网中长期负荷变权组合预测

为解决单一预测模型难以适应西南电网不同区域的负荷变化问题,针对西南电网各区域年负荷变化的特点,提出采用计及综合指标评价的负荷变权组合预测模型。首先引入改进灰色关联度指标、预测有效度指标和模型冗余检验指标作为模型选择依据,形成适合不同区域的历史负荷变化的基模型库。然后引入自适应变权重算子对基模型进行组合预测,获得西南电网区域年负荷预测值。算例利用四川省、重庆市以及西藏自治区2006—2019年的电力消费量进行测试,结果表明所提预测方法能够有效预测西南电网负荷变化,相比最优权重模型、等权模型和最优单一模型算法具有更高的预测精度。     

等维新息熵值法在中长期负荷预测中的应用

针对电力系统中长期负荷预测会受到很多不定因素的影响,通过采用组合预测等维新息熵值法对中长期电力负荷进行建模,建立了基于等维新息熵值法组合预测数学模型。先是用最优加权几何平均法和灰色关联分析法算出单一预测模型的权重,接着由熵值法确定模型评价指标的相对权重,最终获得组合权重因子。在组合预测模型中引入了等维新息数据处理的思想,实现了变权重,使预测结果能够更加合理地反映负荷发展趋势;并通过寻找等维新息的最佳维数区,优化了等维新息熵值法组合预测模型,得到更高的预测精度。计算结果显示了采用等维新息熵值法对中长期电力负荷进行预测的有效性。     

基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测

提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。     

模糊综合评价在负荷最优组合预测中的应用

本文针对实际负荷预测工作的复杂性,提出了运用模糊语言评价对最优组合预测中各模型权重确定的新方法。文中考察了预测模型的多个评价因素,利用模糊语言进行二级综合评优,并对各预测模型的评优结果进行了比较,分析了模型之间的优势关系,进而确定各模型的权重,最后,文中利用该方法对江苏盐城市2002年负荷水平进行了预测,得出了令人满意的结果。     

一种改进概率权的短时风电功率组合预测方法

针对风电功率预测组合模型中各模型的权重系数确定的问题,提出一种基于概率权和优化相融合的组合模型权重系数的确定方法。首先利用概率和权数的同质性,对多种单个模型进行优化组合,然后确定单个模型的最优权重系数,最后将组合预测模型改进为动态组合预测模型以提高预测精度。实验测试表明:提出的基于概率权的风电功率组合模型能有效提高短期风电功率预测结果的准确性,而动态权重系数的自适应变化可以进一步增强该方法在风功率预测中的普遍适用性。     

基于Prophet-LSTM组合模型的短期负荷预测方法

针对短期负荷预测精度问题,提出一种基于Prophet加法模型和长短期记忆LSTM(long-short term memo?ry)网络的组合模型的短期负荷预测方法.首先分别建立Prophet预测模型和LSTM预测模型,然后采用最小二乘法对两种方法取不同的权重组合,得到新的模型并进行预测.以2014年全球能源预测竞赛(GEFCom2014)的电力负荷数据作为算例验证.实验结果表明,与ARIMA模型预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准Prophet和LSTM负荷预测方法相比,所提负荷预测方法所得结果具有更高的预测精度.     

组合预测法在电力负荷预测中应用

由于电力系统负荷具有很多不确定的因素,用单一模型进行负荷预测时,其预测精度不高。采用组合预测法对能很好反映负荷变化规律的模型赋予较大的权重,从而提高负荷预测精度,示例计算表明组合预测法的预测精度明显高于各单一模型的预测精度。     

基于负荷误差和经济发展趋势的组合预测模型在中长期负荷预测中的应用

针对组合预测未来预测期权重的确定,充分考虑电力需求与未来经济发展的关系,提出基于两个评价指标来计算各单一预测模型的权重,指标一是各单一模型预测值与实际负荷的误差,指标二是各预测值的年增长率与国内生产总值年增长率的误差。采用客观熵权法和主观G1法来确定两指标的相对重要性,最后综合得出各单一预测模型的权重。该改进组合预测模型解决了未来预测阶段权重的求解问题,通过对农网中长期电力负荷进行预测,结果表明该方法比常规方差优选组合预测模型更为准确和可信。     

基于HHT及改进Shapley值模型的非平稳负荷短期预测

随着需求侧用户终端的智能化水平的提高,短期负荷数据具有非平稳性的特点,单一的负荷预测模型和常规的组合预测模型忽略负荷数据的时序性特点,难以达到满意的预测准确度.针对此种情况,文章提出一种基于HHT和改进shapley值模型的短期负荷预测方法,通过HHT变换对非平稳负荷进行重构得到随机、周期、趋势分量;通过改进shapley值模型确定组合预测各个预测方法的权重分配,并分别应用于随机、周期、趋势分量的预测,将得到的各个预测分量进行叠加得到最终预测值.算例采用单一预测模型、未改进的Shapley组合预测模型和改进后Shapley值的组合预测模型三种方案对非平稳负荷进行短期预测,从模型精确度和稳定性两个角进行对比分析.结果 表明,文章提出的预测方法具有更高的精确度和稳定性.