基于组合预测模型的长沙市长期负荷预测

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．     

基于互信息的电力负荷组合预测模型

针对电力负荷组合预测中权重难以分配问题,运用信息论与模糊评价方法,提出一种新的确定权重的方法.用互信息度量各个预测模型的精度,对所有预测模型的互信息进行模糊评价,并赋予各预测模型相应的权重,互信息大的模型获得较大的权重;反之,获得较小的权重,进而建立一个新的组合预测模型.实例应用表明,经多个误差分析指标的评价,所提出的组合预测模型不仅优于其中任何单个预测模型,而且优于基于熵的组合预测模型.     

一种基于多神经网络的组合负荷预测模型

针对BP神经网络、RBF神经网络和小波神经网络应用于负荷预测时所遇到的问题,提出了一种基于各种神经网络的组合预测模型。该模型为单输出的3层神经网络,即将3种神经网络的预测结果作为神经网络的输入,将实际负荷值作为神经网络的输出,使训练后的网络具有预测能力。该模型能降低单个神经网络的预测风险,提高预测精度。仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一网络模型,也高于传统的线性组合预测模型。     

变压器的故障诊断与检修策略(三)

变压器停运后,在制造厂参加下进行局部放电测量。当电压施加到额定电压时,变压器内部一声异响,且250Hz试验电源过流保护动作跳闸。变压器放油检查发现,高压套管均压环外的绝缘小围屏触及均压环,且套管均压环经小围屏对油箱升高座内壁发生击穿。据制造厂分析,这是由于制造厂人员安装不良(均     

基于神经网络的负荷组合预测模型研究

给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。     

基于遗传算法的短期负荷组合预测模型

给出电力系统短期负荷的固定权系数组合预测模型－－基于遗传算法的组合预测模型。为增加样本的多样性、避免陷入局部极小,中对遗传算法每代的相同或相近个体作等适应值变换,改进后的遗传算法具有更好的全局优化特性。利用改进的遗传算法确定组合预测模型的权系数,然后进行负荷预测。计算结果表明,该方法是实用和有效的。     

基于振动分析法的变压器故障诊断

本文通过分析变压器正常状态和故障状态下振动信号特征,提出频率集中度和振动平稳性指标实现对变压器状态监测,并利用互信息方法确立影响因子与振动信号特征参量关系,实现了变压器故障诊断及定位.     

变压器的故障诊断与检修策略(一)

大型电力变压器和高压电抗器是输变电系统的重要设备，对其故障进行及时和正确的诊断，并给予检修，关系到整个电网的安全运行，十分重要。在概述设备性能和结构的基础上，重点对常见故障、状态评估、故障诊断以及检修策略进行试验研究，提出相关意见和全过程管理的技术规范，并希望在今后的故障诊断和实施检修的实践中不断得到补充和完善。     

基于负荷预测模型特性的组合预测新方法

提高短期负荷预测精度和计算速度一直是研究的热点问题之一.针对不同负荷预测方法的预测特性,提出了特性互补的组合预测新思路,建立了基于二阶自适应系数法和移动样本倒指数法的组合预测模型,采用最优组合预测与递归等权组合预测相结合的方法确定组合系数,并进行实时监测修正.结合甘肃电网的实际进行了短期负荷预测,结果表明,该方法计算速度快、预测精度高,具有一定的工程实用价值.     

基于B/S架构的变压器在线状态监测系统实现

电力变压器油箱表面的振动与绕组、铁芯等内部机械结构有着密不可分的关系,为了利用油箱表面振动对电力变压器进行带电监测与诊断,以保证其安全、可靠运行,设计并实现了一种基于B/S架构的电力变压器在线状态监测系统。介绍了系统总体结构和功能,重点研究了系统中硬件、软件设计及实现的一些关键技术。最后展示了系统在现场的一个使用实例和实际功能界面,实际结果证明这种架构非常适合对变压器进行实时状态监测。     

基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。本文研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,本文所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。     

GM(1,1)改进模型在广西短期电力负荷预测中的应用

采用GM (1 ,1 )改进模型与ARIMA(p ,d ,q)模型对广西自治区电网特殊日电力负荷进行组合预测 ,阐述了GM (1 ,1 )改进模型的建立方法 ,提出了适用于广西自治区电网特殊日电力负荷预测的预测数据处理方法 ,提高预测的精确度 ,全年日精确度优于 95% .解决了在日采样点为 2 4点 (正点采样 )情况下预测确度较低的问题 .     

短期电力负荷的灰色GM(1,1)模型群组合预测

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.由于电力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,提出组合预测模型.灰色GM(1,1)模型群能够很好地反映电力负荷的周期变化特性,而用不同时期的历史数据可反映不同的信息特征,因此,提出了基于远近数据的GM(1,1)模型群预测组合预测法.利用此方法对某地区的日电力负荷进行预测的算例结果表明:此方法的预测精度高于各单一模型的预测精度,且能够很好地反映日负荷变化的随机性和周期性.     

基于灰色GM(1,1)及其改进型模型的短期电力负荷预报

运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷。同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度。经对某地区电网的实际编程及运行检验,该模型的预报准确度满足了用户要求。     

电力负荷组合预测模型权重算法设计与应用

为改善电力负荷预测模型的拟合能力和提高预测精度,提出集结多种单项预测模型信息的组合预测模型,其关键点是确定各单项预测模型的权重系数。以历史拟合效果最佳为目标,利用目标函数和约束条件的特性,应用最优化计算方法中的混合罚函数法和最速下降法设计权重系数的算法,并通过计算机程序求解。将组合预测模型应用于广东省开平市的电力负荷预测,其拟合方差比各单项预测模型的拟合方差小,说明该组合预测模型比任一单项预测模型优。     

银川城市电力负荷特点分析与中长期预测

近年来银川市国民经济呈高速发展态势,用电负荷结构已发生了很大变化。根据银川市历年负荷资料,分析了银川城市电力负荷各方面的特点,找出影响银川电网电力负荷变动的因素,并对银川市2009-2015年以及2020年电力负荷与用电量进行了预测,分析与预测有利于掌握城市用电负荷的发展趋势．对城市电网规划和开拓电力市场提供决策依据具有指导意义。     

基于最小一乘法的GM（1,1）模型及在负荷预测中的应用

为克服传统GM（1,1）模型中利用最小二乘法估计参数存在的不足,改善GM（1,1）模型在有突变情况下的中长期负荷预测中的精度,提出了利用最小一乘法估计GM（1,1）模型参数的方法。在GM（1,1）建模过程中,以误差绝对值之和最小为优化目标,针对目标函数不可导的特点,利用线性规划对模型的参数进行估计。对某中长期负荷进行预测,并与传统的GM（1,1）模型进行对比分析。结果表明,所提方法预测精度更高。该方法发挥了最小一乘法受奇异值影响小,稳健性好的优点,避免了利用最小二乘法估计GM（1,1）模型参数存在的不足,是有突变情况下的中长期负荷预测的有效方法。     

用变权重组合方法预测中期电力负荷

变权重组合预测法集合了多种单种预测法所包含的信息,可使中期电力负荷预测的准确性不断提高。介绍了变权重组合预测法的基本原理,并进行了预测结果的误差分析及关联度分析。以上海市某区的历史电力负荷数据为实例,计算负荷预测值的误差指标以及预测曲线关联度分析证明,变权重组合负荷预测值与实际值具有很好的拟合度,可有效提高中期电力负荷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。     

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。