基于相似性识别的短期负荷动态预测方法

统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分,基于相似性识别原理,提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗,清洗后得到实验数据;其次在考虑数据大小相似性的同时,引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列,建立备选相似序列集;考虑时间间隔与季节因素,从备选相似序列集中选取历史最相似序列,最终实现日负荷预测;随着新信息的进入,实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,证明了所提方法的可行性与有效性。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合（TCN-LSTM）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数（Radial?Basis?Function,RBF）神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。     

基于灰色关联分析与随机森林回归模型的短期负荷预测

针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本与预测日各影响因素间的关联系数,选取相似度较高的历史样本构成相似日样本集,对随机森林回归模型进行训练。将预测日的特征向量输入训练好的模型中,取所有回归树输出结果的平均值作为最终的负荷预测结果。实际算例表明,与常规支持向量机法和常规随机森林回归法相比,该组合方法可以有效地提高短期负荷预测的精度。     

基于LSTM的配电网线路超短期负荷预测方法

提出一种基于LSTM时间序列数据的配电网线路超短期负荷预测方法,该方法包括使用LSTM建模进行全天负荷预测与周期滚动预测,再利用相似日数据对周期滚动预测结果进行修正,最后通过实际算例分析,验证了该方法可准确实现配电网线路超短期负荷预测。     

西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现

本文介绍了西北电网短期负荷预测软件系统。该系统包含相似日、时间序列、人工神经网络和偏最小二乘回归分析四种短期负荷预测方法。预测结果表明该系统能够满足西北电网短期负荷预测的需要,预测结果合理,界面友好、操作方便,在很大程度上提高了调度人员的劳动效率。     

证据理论融合蚁群神经网络的短期负荷组合预测

为提高短期负荷预测的精度,引入了证据理论融合蚁群神经网络的组合预测方法,根据重庆市负荷的实际数据,采用蚁群神经网络作为单一模型对其进行初步预测,由BP神经网络对预测误差及主要外界影响因素进行分析建模,获得了每个模型的可信度,并用证据理论对可信度进行合成得到组合权值,进而实现对短期电力负荷的组合预测。结果表明,该方法拟合误差小、预测精度高,具有一定的应用价值。     

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型.以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和...     

一种光伏短期出力区间预测方法

该文建立基于相似日模糊信息粒化和Elman神经网络的光伏短期出力区间预测模型。首先对原始序列进行相似日的选取,然后将提取的样本利用模糊信息粒化进行处理,确定预测区间的上下界,并结合Elman神经网络分别预测,构建区间预测模型。仿真结果表明,所提出的区间预测方法具有较高的预测精度和实用价值。     

基于综合相似日和功率相关性的光伏电站预测功率修正

提出了一种基于邻近电站和综合相似日的BP网络光伏输出功率异常数据修复方法。考虑了地理位置、温度以及1日类型等影响出力的因素,通过皮尔逊积距法选取与待修复电站功率相关度高的邻近电站,综合使用灰色关联度和曲线相似度来分析相似日,找出与待修复日相符的周边电站的综合相似日数据,然后建立BP网络模型,用自适应调节学习速率的方法修复不良数据。对青海地区实际光伏预测功率中的异常数据进行修复的结果表明,该方法有较高的修复精度。     

基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型

针对传统小波神经网络在电力系统短期负荷预测中存在预测结果的精确度依赖初始网络参数的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型。为了保证神经网络在训练过程中,各个层的权值和阈值按最优方向变化,将遗传算法引入小波神经网络,利用遗传算法寻优能力指导权值和阈值进行优化。将概率分布策略用于遗传算法的种群交叉和变异过程,解决遗传算法在中后期搜索精度差,收敛速度慢等问题。应用结果表明,与基本的小波神经网络的预测模型相比,在只考虑短期负荷历史数据的情况下,通过均方根误差计算比较,基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型具有更高的预测精度。     

基于混合神经网络深度学习的短期负荷预测

针对能源互联网环境下用电用户数据量大、多维度这一特点,提出了一种混合神经网络深度学习的短期电力负荷预测方法。首先,考虑常见的电力系统负荷的影响因素,建立多维数据库,并进行偏相关分析,排除其他变量干扰;其次,将LSTM、GRU两种神经网络作为前端神经网络对多维数据库中数据进行处理;最后,采用随机概率剔除与Adam训练优化函数改进的BP神经网络作为末端神经网络,建立负荷预测模型。通过算例仿真对本文方法与传统BP神经网络、LSTM神经网络、GRU神经网络进行了对比,验证了所提方法的有效性。     

基于IFOA-GRNN的电力系统短期负荷预测

考虑到电网负荷与诸多因素有关,设计了一种带有温度、气象、日期类型的广义回归神经网络（GRNN）负荷预测模型。为了提高该模型的预测精度,提出了一种改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络（IFOA-GRNN）的方法,即在利用果蝇优化算法（FOA）进入迭代寻优时,通过改进搜索距离优化该算法的性能和稳定性。利用改进的FOA优化GRNN的光滑参数,然后利用训练好的预测模型对甘肃省某地区进行了短期负荷预测,并与FOA-GRNN和误差反向传播神经网络(BPNN)模型结果进行了误差比较。结果表明, IFOA-GRNN具有较高的预测精度,能够满足电力系统短期负荷预测的要求。     

基于PSO聚类分析与BP网络的短期电力负荷预测

针对短期负荷预测特点, 提出一种基于PSO聚类分析和BP网络的短期负荷预测方法, 通过PSO聚类分析将负荷历史数据分成若干类对输入数据预处理,建立了相应BP网络模型,采用附加动量和变学习速率法预测每小时负荷.以华东某地区实际负荷预测为例,分析结果表明,该方法适应性强、预测精度高、结果满意.     

基于Kmeans和CEEMD-PE-LSTM的短期光伏发电功率预测

针对光伏发电功率时间序列随机性和波动性强的特点,提出一种基于Kmeans和完备总体经验模态分解(CEEMD)、排列熵(PE)、长短期记忆(LSTM)神经网络结合的短期光伏功率预测模型.先通过Kmeans算法选出预测日的相似日;然后采用CEEMD将发电功率和影响因素数据的原始序列分解为多个固有模态分量,并用排列熵算法对模...     

基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测

为提高光伏电站功率预测的准确率,提出了一种基于SOM神经网络与熵权法优化关联系数的相似日预测模型,利用麻城市某100MW光伏电站的气温、相对湿度、风速及国家气象站日照时数、总云量、低云量等气象要素,采用SOM神经网络推算出预测日的三个相似日,再利用熵权法优化关联系数确定三个相似日的系数求出相似日分辨率为15min的瞬时功率,作为BP神经网络输入对光伏电站进行短期功率预测,并通过与其他四种预测模型的对比分析评估其性能。结果表明,模型的月相对均方根误差、月平均绝对百分比误差分别为5.88%、3.03%,与效果最佳的原理法模型误差接近;基于熵权法优化的关联系数和云量数据的加入对预测准确率有较大提高;模型预测准确率较高,抗扰动能力较强,可集合至本部门开发的预测系统运用到实际中。