基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法（Only in Chinese）

针对短期和超短期负荷预测的特点，提出了一种基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推算法。该算法充分利用了短期负荷预测已取得的成果，解决了传统采用负荷历史数据进行超短期负荷预测时在拐点、天气剧烈变化和节假日期间负荷预测精度下降的问题。为了提高负荷预测精度，还讨论了在进行超短期负荷预测时，对历史坏数据的处理以及对短期负荷预测中对拐点预测不准的修正等实用性问题。通过在四川电网调度自动化系统中的应用结果表明，该方法速度快，精度高，运行可靠稳定，具有较强的适应性。     

电力系统负荷建模的数据预处理技术

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一,负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行。利用负荷的纵向相似性和横向相似性对负荷坏数据进行了辨识和修正,并采用小波分析和分时段分析方法剔除了负荷序列中的长期增长分量,减少了负荷高速增长对负荷预测精度的影响。     

运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对...     

基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测

应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即"近大远小"的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布.并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点.应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比.结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度.     

基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测

为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法。该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平。采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性。     

AGC超短期负荷预测控制模式的研究

介绍了超短期负荷预测的原理,利用AGC机组超短期负荷预测功能对电网负荷趋势进行超前分配,通过修正AGC机组的调节精度,实现了发电机组对电网负荷变化的快速跟踪,达到提高电网稳定运行的目的.     

基于自回归模型的超短期负荷预测方法

针对提前1小时的超短期负荷预测,在充分分析负荷特性的基础上,提出了基于自回归模型的超短期负荷预测,并利用拐点与负荷变化率的关系对预测结果修正。算例分析表明,该方法可以取得较高的预测精度。     

电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展

从电力系统超短期负荷预测的定义及作用出发,概述超短期负荷预测的特点及方法。按照传统预测方法、现代预测方法及综合预测方法分类,对各种超短期负荷预测方法的原理、应用范围、改进及发展方向进行了综述。指出各类超短期负荷预测方法都有特定的适用场合,在实际应用时要充分考虑预测系统的实际运行特点,才能最大限度地发挥各类方法的优势。     

基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测

应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即“近大远小”的原则,在双向,即横向（输入样本）与纵向（训练样本集）引入时间域的隶属分布。并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点。应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比。结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度。     

基于马尔科夫修正的电力系统超短期负荷灰色预测

针对目前超短期负荷预测在拐点处预测误差较大,提出了根据时间序列相似的拐点预测方法。算法首先运用平滑处理方法对历史数据预处理,得出负荷序列的总体趋势,再运用灰色理论模型预测负荷变化平稳时段的负荷。介绍了运用马尔科夫链统计方法对随机部分的修正。     

基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法

结合浙江电力发电市场超短期负荷预测的需求,在充分分析电网负荷特性的基础上,提出了基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法.该方法简单实用,并将负荷伪数据的判别和加工修改融合在预测过程中.算例分析表明,该方法预测结果误差分析指标优于浙江发电市场中现行的各种超短期预测方法,是一种工程实用性较强的方法.     

超短期负荷预测在发电市场中的应用

阐述了超短期负荷预测在实时发电市场中的重要性。在充分研究和比较多种超短期负荷预测方法的基础上,提出了适合发电市场的综合预测方法;解决了负荷伪数据处理的问题;文中介绍的超短期负荷预测已成功应用于浙江发电市场中。     

一种实用的超短期负荷预测曲线外推方法

超短期负荷预测对电网功率平衡控制具有重要作用。文中针对超短期负荷预测特点,提出一种基于曲线模式分析的曲线外推方法,并讨论了历史坏数据处理以及对当前负荷水平的特殊处理等实用性问题,以保证预测结果的稳定性。通过对几个实际系统的应用结果表明,该方法速度快,精度高,运行稳定可靠,同时具有较强的适应性。     

计及需求响应和深度结构多任务学习的电力系统短期负荷预测

随着需求响应技术的快速发展,使得电力系统负荷数据呈现出规模庞大、结构复杂的非线性特征,基于深度机器学习和高效数据处理平台的负荷预测方法是当前的研究重点。为实现计及需求响应的电力系统短期负荷预测,建立了基于Spark平台和时钟频率驱动循环神经网络(CW-RNNs)的短期负荷预测方法。首先,在Spark平台上设置不同工作组将全部数据分割为多个子数据模块,通过并行化计算提高数据处理效率,进而基于需求响应技术对负荷曲线做出调整,计算得到用户预期收益和用户舒适度影响指标值;其次,采用离散小波变换将调整后的负荷曲线分解,得到一组高、低频信号;并采用偏最小二乘回归模型和CW-RNNs回归模型分别对低、高频信号进行训练学习;最后,将训练好的PLS模型和CW-RNNs模型通过加权平均得到最终组合预测模型(Spark-CW-RNNs)。通过实例计算验证算法的准确性和有效性,结果表明：Spark-CW-RNNs模型比其他单一模型的预测误差更小、预测精度更高,模型具有有效性和可行性。     

基于相似时间序列检索的超短期负荷预测

针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;通过扩展负荷序列相似的概念有效地增加了预测样本的数量,提高了预测样本的质量;对预测值的加权处理抵御了单样本预测带来的风险,使预测的精度稳定在一个较高水平。实际应用结果表明,该方法的预测精度高、稳定性强,能较好地满足电力系统各方面的需求。     

负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。     

短期负荷预测中的负荷求导法及天气因素的使用

为了将超短期负荷预测中具有高准确率和高可靠性的负荷求导法移植到短期负荷预测中,从采用差分运算、降低直接预测的数值,以及充分使用负荷“近大远小”、“相似日”性质等角度对其进行了分析。结果表明可以将负荷求导法用于短期负荷预测。将其与标准日负荷曲线取平均作为预测结果,示例表明日平均误差小于2%。若将最近15天左右预测值与实际负荷值之间的差值,再通过各敏感点负荷与平均气温等作回归分析,可以实现考虑天气的负荷求导法。     

多节点超短期负荷预测方法

对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多节点负荷动态行为特征的描述模型,构建了自适应动态模型的超短期负荷预测总体构架.以山东电网为例的现场测试效果验证了所述方法的可行性和有效性.     

改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显.