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在进行中长期电力负荷预测课题研究中,运用灰色系统理论,研究并提出了新陈代谢局部残差灰色预测模型及相应的预测方法,经实际算例证明,该方法对于解决长期电力负荷预测问题,具有简捷实用,预测精度高的特点。 相似文献
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为精确地预测电量,利用灰色系统的理论,对石家庄市网已有年用电量的离乱数列进行数据处理;并建立了年用电量灰色动态模型(GM)。使测量的电量达到一级精度。 相似文献
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中长期电量的系统动力学方法预测 总被引:4,自引:0,他引:4
电力系统负荷中长期变化是一个受到政策,经济等多方面不定因素综合影响的动态过程,采用系统动力学的方法进行预测可以充分利用实际工作人融的经验,使模型在使用中不断积累经难,高预测精度。通过对增城地区经济,负荷发展的情况的分析,结合其经济发展目标,对增城市2005年,2010年的年用电量进行了预测。 相似文献
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考虑影响火电企业上网电量的三个因素,用多元线性拟舍得出其关系式。根据三个影响电量的不同特点,用不同的预测方法得出其预测值。再由函数关系式算出火电企业上网电量预测值。方法简单,精确度高。为火电企业制定机组检修计划和电煤购储计划提供数据支持。 相似文献
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针对传统中长期电量预测方法思路单一,忽视不同层次电量预测之间的内在联系而影响中长期电量预测精度的问题,提出了一种基于用电行业分类的新型中长期电量预测方法。首先,设计了适用于电量预测的用电行业分类原则和方法;然后,以8种特性互补的预测方法为基础,建立优选组合预测模型,对待预测区域整体以及各用电行业的电量需求分别进行年度和季度的预测;最后,运用多级预测协调理论建立了一个二维二级协调模型,对上一步的电量预测值进行修正,改善预测精度,得到上下级统一的区域整体以及各行业未来年度和季度的电量预测值。以实际的电量数据进行了算例分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用 总被引:21,自引:9,他引:21
灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是,当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行负荷预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中,可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,此模型在负荷预测中是适用的,尤其对于负荷按“S”型曲线增长的情况,不但具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的优势和特点。 相似文献
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并行自适应混沌优化方法在中长期电量预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
根据不同地区电量特点将电量、电量增量发展规律进行了分类,给出了相应的电量和电量增量预测模型.基于混沌运动的初值敏感性和对混沌优化搜索过程的分析,提出了并行自适应混沌优化方法.在此基础上,应用并行自适应混沌优化方法确定电量预测模型参数,给出了具体实现步骤和主要措施.实际电网电量预测结果表明:并行自适应混沌优化方法能够更为快速、准确地确定预测模型参数,电量增量预测的精度高于电量预测精度,同时也进一步证实了文中提出的各种预测模型的有效性. 相似文献
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基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测 总被引:26,自引:12,他引:26
负荷是电力系统运行和规划的依据,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是:神经网络的输入为各种灰色模型(GM)的预测,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量量近的n个已知值,学习方法使用改进的BP算法。所提方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单、而神经网络具有非线性的拟合能力的特点,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行的和有效的。 相似文献
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应用灰色系统理论建立了电力系统负荷预报的灰色动态优化模型,提出了直接搜索累加生成阶数和残差修正次数寻优的模型求解方法,在残差修正过程中考虑了对残差序列非负一致性处理与平移变换。最后给出的模型可靠性高,所需样本少,具有连续与递推双重性,适合于作长期预报。数值实例表明模型优于文献[5]的精度。 相似文献
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模糊理论在中长期负荷预测中的应用 总被引:12,自引:4,他引:12
本文先介绍三种用模糊理论进行中长期负荷预测的方法的数学模型,即模糊指数平滑法,模糊线性回归法和模糊聚类预测法,然后以邢台地区实际预测为例,给出预测结果,并对三种方法进行了比较和误差分析,实践证明了这三种方法具有比传统方法预测精度高、预测误差小的优点,应予推广使用。 相似文献
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电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型 总被引:14,自引:2,他引:14
顾洁 《电力系统及其自动化学报》2003,15(6):56-60
中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提,预测的精度高低对国民经济各部门至关重要,因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长,影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点,同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重,本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型,以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。 相似文献
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风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。 相似文献