基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法.针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构,得到各频段上的近似序列和细节序列.根据各序列的自身特点,将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测,最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果.经实际算例验证,该方法能够有效地提高预测精度.     

基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法。针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构,得到各频段上的近似序列和细节序列。根据各序列的自身特点,将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测,最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果。经实际算例验证,该方法能够有效地提高预测精度。     

小波-LMBP网络在短期负荷预测中的研究与应用

为提高电力系统负荷预测精度,提出一种基于小波分析结合LMBP(Levenberg-Marquardt BP)神经网络的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换对负荷序列进行多尺度分析,得到具有不同特征和规律的频段子序列,再对这些子序列分别采用合适的人工神经网络模型进行训练预测,最后将各预测子序列进行重构,生成负荷序列的最终预测结果.在构造预测模型的过程中,对比传统的预测方法及预测模型,在小波函数及尺度选择、神经网络建模等方面进行细致探讨并予以相应的实例验证.结果表明该方法具有很高的预测精度和应用可行性.     

基于小波分解的风电场短期功率混合预测模型

为提高预测前1 h风电功率的精度,提出一种基于小波分解(WD)的人工神经网络(ANN)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的预测方法。通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根据风机输出功率特点分析,对低频和高频子序列分别采用ANN法和LS-SVM法进行预测,最后通过重构得到预测结果。利用该方法对东北某风电场提前1 h的功率进行预测,实验结果表明:该模型具有较高的预测精度,与单纯的BP神经网络的模型相比,绝对平均误差从10.25%下降到5.62%。     

基于经验模式分解与人工神经网络的短期电力负荷预测

为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列的电力负荷,提高预测精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和人工神经网络(ANN)的电力短期负荷预测方法.该法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量(IMF),对各分量分别进行分析,可准确把握负荷变化特性和环境因素影响.对这些分量采用相匹配ANN模型进行预测,综合得到负荷序列的最终预测结果.仿真试验表明,与传统BP神经网络预测方法相比该方法具有较高的精度和较强的适应能力.     

基于经验模式分解与人工神经网络的短期电力负荷预测

为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列的电力负荷,提高预测精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和人工神经网络(ANN)的电力短期负荷预测方法。该法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量(IMF),对各分量分别进行分析,可准确把握负荷变化特性和环境因素影响。对这些分量采用相匹配ANN模型进行预测,综合得到负荷序列的最终预测结果。仿真试验表明,与传统BP神经网络预测方法相比该方法具有较高的精度和较强的适应能力。     

考虑积温效应的短期负荷组合预测方法

给出了积温效应的量化公式,提出了考虑积温效应的小波变换与神经网络负荷组合预测方法.该方法首先通过小波变换,把负荷序列分解为不同频段的趋势性负荷子序列和细节性负荷子序列;采用BP神经网络对各子序列分别进行建模和预测,对趋势性负荷子序列加入了积温系数等特征参数;最后由小波重构得到负荷序列的最终预测结果.该方法考虑了积温效应...     

基于多分辨率分析和傅立叶基神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了一种基于小波多分辨率分析和傅立叶基函数神经网络算法(FT-ANN)进行短期负荷预测方法.通过小波多分辨率分析把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后叠加得到负荷序列的最终预测结果.多分辨率分解能够提取负荷序列中一些周期性特征,符合周期傅立叶级数模型,并采用傅立叶基神经网络模型获得了预测结果.经实例验证,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力.     

基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用.小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度.本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法.算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度.     

基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法.通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值.采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度.     

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。     

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。     

基于广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法

提出了一种基于广义学习矢量量化的负荷特征聚类方法,既考虑了专家经验的指导,同时兼备人工神经网络强大的非线性处理能力。归纳提取的负荷、气象综合指数更能反映日负荷的基本特征,同时减少了网络输入层的维数。实际预测结果表明,综合了广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法无论是在聚类准确度方面,还是在预测准确度方面,与单纯的支持向量机算法和自组织特征映射与支持向量机的混合算法相比,均具有明显的优势。     

基于最优可信度的月度负荷综合最优灰色神经网络预测模型

月度负荷具有增长和波动二重趋势.作者首次提出以纵向历史数据为原始序列,用灰色预测模型进行增长趋势预测;以横向历史数据为原始序列,用人工神经网络模型进行波动趋势预测的方法,并在此基础上,引入最优可信度的概念,同时考虑了月度负荷的两种趋势,建立了综合最优预测模型.该模型兼顾了前两种模型的建模特点,优于只考虑单一发展趋势负荷预测的模型.对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该方法明显地提高了月度负荷预测的精度,也同样适用于进行周、季负荷等具有二重趋势的负荷序列的预测.     

基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法

电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期.作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果.为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的.     

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

考虑多重周期性的短期电价预测

考虑到电价各时段变化以及周末与工作日变化的差异,提出了区分周末的分时段短期电价预测模型。该模型首先将各日中同一时段的电价形成该时段的电价序列,再将各时段电价序列分为工作日电价序列和周末电价序列。这样形成了多个消除了日周期性和星期周期性的子电价序列,分别对各子电价序列进行预测以得到预测日电价。采用基于小波分析的广义回归神经网络对这些子电价序列分别进行提前一天的预测,各子电价序列的预测电价就形成了下一天的预测电价。采用该方法对西班牙电力市场电价进行了长时间的连续预测,并与已有的预测方法进行了详细的比较分析,研究表明该方法能够提供更准确的预测电价。     

一种改进的小波-卡尔曼配电网短期负荷预测方法

为了解决已有的基于小波-卡尔曼滤波的短期负荷预测方法由于未考虑温度积累效应而在温度变化较大时预测误差偏大的问题,提出了一种改进方法:将日负荷表示为日平均负荷与波动部分的乘积,对日平均负荷和波动部分分别进行预测。提出了一种利用人工神经网络预测平均负荷的新方法:将日平均负荷表示为温度敏感分量与平稳的温度不敏感分量之和。温度不敏感分量根据温度不敏感季节同时期的若干负荷数据统计得出。根据前若干天的温度敏感分量值、温度信息以及预测日的温度信息,采用BP网络构成的负荷预测器,得出预测日的温度敏感分量的预测值。对于波动部分沿用基本的小波-卡尔曼滤波的方法,在对波动部分进行多分辨分析的基础上,将小波系数作为状态变量,利用卡尔曼滤波算法得出波动部分的预测值。实例分析表明,提出的改进方法显著提高了预测准确性。     

基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据，也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法，如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等，但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，作者提出了一种基于人工神经网络和模糊推理的预测新方法，其中首先根据实际经验将负荷日类型划分为周一、工作日、周六、周日和节假日5种类型；然后根据不同的类型日建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数，最后通过模糊推理策略预测日最大负荷和日最小负荷。实际算例表明，所提出的方法能够提高短期负荷预测的精度。