基于单因素与多因素灰色理论在电力负荷预测中的对比分析

电力一直是中国的重要基础产业和公用事业,电力系统负荷预测作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础?在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用,由于电力负荷增长的不确定性和非线性,因此很难对其进行准确的预测?本文针对电力负荷预测的难题,讨论基于灰色理论的两种预测模型,即单因素负荷预测与多因素负荷预测,笔者搜集了10年的社会用电数据,通过不同结构的用电量数据,分别建立基于多因素与单因素的GM(1,1)用电负荷预测模型。最后,分析并对比了基于多因素与单因素的灰色模型预测误差,基于多因素与单因素的电力负荷预测结果表明,基于多因素与单因素两个模型预测平均误差均小于5％,但本文推荐使用基于多因素的负荷用电预测模型,因为其结果更为精确,最大平均误差仅为15.7%,上述研究对于完善灰色预测理论,丰富电力负荷预测手段均具有十分重要的现实意义。     

压缩感知和无线传感器网络的电力监控系统

针对当前电力监控系统存在的数据量大、能量消耗多等难题,为了获得更优的电力监控效果,设计了基于压缩感知和无线传感器网络相融合的电力监控系统。首先采用无线传感器网络对电力监控数据进行实时采集,并采用压缩感知技术对电力监控数据进行压缩处理,减少数据量,降低传输压力,然后对数据进行重建,得到重建后的电力监控数据,最后采用具体数据进行了性能测试。结果表明,该系统可以大幅度精简电力监控数据,加快了数据传输速度,减少了数据传输时延,而且提升了数据传输成功率,数据传输误差控制在实际应用范围内,具有一定的实际应用价值。     

基于改进灰色模型的电力负荷可靠性预测系统设计与实现

针对传统时序数据预测方法难以准确预测电力负荷数据的问题,文中设计了一种基于改进灰色模型的电力负荷可靠性预测系统.在历史数据样本容量小的条件下,将灰色模型选为负荷预测的基础模型,在考虑气象因素的基础上,采用残差修正法与马尔科夫法改进灰色模型,修正电力负荷的预测值并通过Matlab实现预测算法.同时利用MySQL作为数据库...     

数据挖掘技术在电力负荷管理系统中的应用

将数据挖掘技术应用到电力负荷管理系统中,设计出电力负荷数据挖掘系统,此系统包括数据预处理模块,数据挖掘模块和数据挖掘结果显示模块。根据电力系统数据的特点,提出采用多元线形回归模型进行数据挖掘的方法,并成功运用了实践中实例表明该数据挖掘系统能够对电力负荷值进行有效的预测,提高用电生产管理方面信息的准确性和及时性,从而保证供电与用电的稳定。     

基于云平台的用电计量采集信息流分析系统

针对电力计量系统存在的自身状态感知效果差等问题,结合设备采集终端配置要求,提出了基于云平台的计量采集设备信息流监控技术。以云平台为基础为电力计量数据的采集和分析提供支撑,构建了计量数据智能分析系统,能够对计量数据进行分析和整理。针对新型业务对计量数据的需求,分析了信息流监控技术,设计了基于云平台的信息流监控系统,说明了系统构架、并行计算以及通信方式,结合以负荷预测为案例的神经网络说明了该系统的应用场景,说明了本文所提技术的适用性。     

配电网规划中负荷预测实际问题及措施

随着智能电网和大数据技术的不断发展,传统的配电网负荷预测分析模式已无法满足需求.针对负荷预测基础数据准确性、电力用户侧数据有效性等方面的实际问题,结合云计算技术设计出基于大数据系统的负荷预测技术模型,用随机森林分析方法设计负荷预测实验,确保规划实施后配电网的安全、节能与可靠运行,从而最大限度地解决农村地区电网规划负荷预测难题.     

多智能体技术在调度监控系统中的应用

为了保证电力系统安全可靠的运行,避免偶然事故的发生,电力调度需要对整个系统进行监控。但传统的数据交互方式难以满足现今的大数据量交互,造成传输过程中延迟等问题。文本针对传统数据传输的缺点,采用人工智能技术,建立多智能体系统的数据传输模型,保证整个系统信息的实时性。     

灰色预测方法在电力负荷中的研究应用

电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区或电网间的电力余缺调剂,以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。针对电力负荷受多重因素影响,变化趋势复杂的问题,本文提出了灰色模型对电力负荷进行预测,并结合算法进行实例论证。实例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到改善,为准确预测长期电力负荷提供了一种简便可行的分析预测方法。     

人工智能在大数据技术中的应用

阐述大数据技术的特点,人工智能与大数据技术的应用,包括数据采集与处理、自动生成报表、监控报警功能,人工智能电力监控系统可以实时监控电力系统的运行状态,分析电力故障。     

基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测

为了有效地提高电力负荷的预测精度,应对电力负荷的海量数据,同时兼顾负荷数据时序性和非线性,提出了一种基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测方法。首先,基于偏最小二乘法（PLS）分析影响负荷变量间的相关性,提取影响负荷变化的特征变量。然后,根据特征变量的实时变化特征对LSSVM的模型参数进行自适应更新,建立了PAU-LSSVM负荷预测模型,并与其他深度学习方法建立的负荷预测模型进行对比。结果表明,PLS能够辨识出关键影响变量,降低训练样本矩阵维数,所提PAU-LSSVM模型能够随着工况迁移准确地预测负荷,具有较高泛化能力和工程应用价值。     

基于大数据技术的电力数据质量评估数据框架研究

在大数据时代,大多数应用都是由数据驱动的。如果能提高数据质量,大数据应用的有效性和可靠性也能得到提高。在电力行业中,不断积累的电力数据越来越多,并在此基础上开发了许多电力应用。在我国,电力大数据在规模、结构、格式、评估要求等方面都具有一定的特殊性,传统的大数据评估框架无法直接应用。因此,本文提出了一个电力数据质量评估的大数据框架。该框架增加基于灰色理论的量化评价模块,并给出一般性的数据指标质量计算公式。本框架可以同时积累实时数据和历史数据,为电力大数据评估提供集成计算环境,支持不同类型数据的存储。本文研究结果为其他具有相似特征的大数据应用亦提供了一个有价值的框架。     

基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测

短期电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,其准确性对电力系统运行的可靠性、经济性都有重要意义。本文在灰色模型、ARIMA模型以及指数平滑族模型的基础上,提出了一种基于以上三种模型的组合预测模型,并用粒子群优化算法对其组合权重系数进行了优化。对澳大利亚新南威尔士州2011年9月实际电力负荷数据进行实例分析,其结果表明本文提出的组合模型确实能够提高短期电力负荷预测的精度。     

基于多通信融合的智能供电保障与指挥系统

常规系统传输电力监控信号时，采集的电力监控数据存在缺失，导致供电设备调度时间长，电力调度后的电压偏移量大。为此，设计基于多通信融合的智能供电保障与指挥系统。硬件方面，优化电力监控仪表硬件结构，设计仪表辅助电源电路；软件方面，调制衰减信号，选取最优多通信融合路径，传输电力监控信号，预处理采集电力监控数据，利用数据样本均值，代替缺失电力数据，以发电机组最优功率和最优增量成本为目标，智能指挥电力调度。实验结果表明，该设计系统缩短了供电设备调度时间，减小了电压偏移量，电力调度性能较优。     

基矛ART算法的电力负荷预测

为了有效支持用电管理决策及负荷预测,在分析用电管理及智能辅助决策支持技术发展现状的基础上,提出了一种基于自动回归树（ART）算法的电力负荷预测方法。利用该预测方法对电力远程自动抄表系统所采集的历史数据进行了处理分析。针对实际系统应用。验证了该方法适用于短期负荷预测。也适用于对未来电力负荷的准确快速预测、因此它是一种行之有效的方法。     

基于ART算法的电力负荷预测

为了有效支持用电管理决策及负荷预测,在分析用电管理及智能辅助决策支持技术发展现状的基础上,提出了一种基于自动回归树(ART)算法的电力负荷预测方法.利用该预测方法对电力远程自动抄表系统所采集的历史数据进行了处理分析.针对实际系统应用,验证了该方法适用于短期负荷预测,也适用于时未来电力负荷的准确快速预测.因此它是一种行之有效的方法.     

基于混沌时间序列的电力月负荷预测

采用一种基于混沌时间序列的负荷预测方法进行月用电量的预测。这种方法可以不考虑气候等因素，仅利用电力负荷的历史数据计算来进行预测，就可以得到较高的预测精度。     

基于OpenCV的电力负荷预测

针对电力负荷预测影响因素多,传统预测方法精度不高,本文分析电力负荷预测影响因素,建立基于支持向量机的电力负荷预测模型。通过OpenCV实验,仿真结果表明本文对电力负荷预测具有较高的预测精度和较快的训练速度。     

小波去噪和神经网络在电力负荷预测中的应用研究

为了降低历史负荷数据噪声对负荷预测的影响,提高电力负荷的预测精度,提出了一种基于小波去噪和BP神经网络的电力负荷预测方法。首先,对所得电力负荷数据进行了小波变换去噪处理,有效去除了噪声,然后利用BP神经网络在非线性处理中的优异特性,对小波去噪后的电力负荷进行了BP神经网络建模训练及仿真。实验结果表明:相比于其他电力负荷模型,该方法可以有效提高电力负荷的预测精度,是一种有效的电力负荷预测方法。     

视频监控中的云存储与大数据

随着视频监控技术的广泛应用,存储数据量较大,处理难度较高,将云存储技术加入视频监控系统功能模块中势在必行.本文首先对云存储技术进行简要分析,其次基于云存储和大数据提出视频监控系统架构,然后对实际应用中需注意的问题进行总结.     

基于K-prototype与SVM的短期电力负荷预测

电力负荷受多种不确定因素的影响,所以通过使用一种聚类方式选取相似日来进行短期电力负荷预测,以提高预测精度和速度。K-prototype聚类算法继承了k均值算法所以具有k均值优点。通过建立映射数据库将气温、湿度、天气、星期类型、季节等不同量纲的值通过无量纲化处理,使得不同的量纲在数值上具有可比性。然后运用聚类方法选取预测日的相似日,借助SVM模型对相似日样本进行预测,实现更加精准预测的目的。利用某地区真实数据进行验证,结果表明该方法可以有效地提高短期电力负荷的预测精度。