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。     

面向电力市场的短期负荷预测系统设计及实现

考虑近期我国电力市场需求,提出了一种较实用的短期负荷预测系统构架。它由信息采集和管理系统、负荷预测系统、信息监测和计划考核系统、计划制定和上报系统构成。提出了扩展短期负荷预测的概念和预测方法, 完成当日剩余时段负荷点的重新预测,为实时电力市场日计划修正提供依据。短期、扩展短期、超短期负荷预测环节作为一个整体组成负荷预测系统,满足不同时段的负荷预测需求。信息采集和管理系统完成负荷预测前期的信息采集和分析,提高信息的有效性和可用性。信息监测和计划考核系统对上述信息进行监视,并对负荷预测系统进行控制。计划制定与上报系统依据预测结果制定负荷计划并上报。文中具体描述了各环节的实现原理和方法。     

电力系统短期负荷预测新方法

在分析短期负荷预测特征及其主要影响因素的基础上,比较了专家系统、神经网络、支持向量机这些新一代短期负荷预测方法和组合模型的优缺点,综述了近年来上述方法的应用及研究情况,重点介绍了支持向量机和组合模型两种预测方法,指出了智能化、组合模型、区间概率化是未来短期负荷预测方法研究的主要发展方向,并就短期负荷预测实用化提出了建议.     

面向电力市场的短期负荷预测设计及实现

考虑近期我国电力市场需求,提出了一种较实用的短期负荷预测系统构架。它由信息采集和管理系统、负荷预测系统、信息监测和计划考核系统、计划制定和上报系统构成。提出了扩展短期负荷预测的概念和预测方法,完成当时剩余时段负荷点的重新预测,为实时电力市场日计划修正提供依据。短期、扩展短期、超短期负荷预测环节作为一个整体组成负荷预测系统,满足不同时段的负荷预测需求。信息采集和管理系统完成负荷预测前期的信息采集和分析,提高信息的有效性和可用性。信息监测和计划考核系统对上述信息进行监视,并对负荷预测系统进行控制。计划制定与上报系统依据预测结果制定负荷并上报。文中具体描述了各环节的实现原理和方法。     

电力系统短期负荷预测方法综述

简述了短期负荷预测的概念和意义,分析了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,将目前的预测方法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法。综合分析了目前各种预测方法的应用原理,详细分析和比较了各个预测方法的优点和不足之处。提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向。     

模糊线性回归方法在节假日短期负荷预测中的应用

由于节假日负荷与正常日有较大差异,加之样本较少,节假日短期负荷预测一直是一个难点问题。为了降低节假日短期负荷预测的误差,创新性地引入了模糊线性回归方法对节假日短期负荷进行预测,结果表明,该算法预测精度较高,适用于节假日短期负荷预测。     

电力系统短期负荷预测方法研究综述

通过对国内外现状的研究,简述了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,阐述了电力系统短期负荷预测的智能方法,分析比较了各种方法的优缺点。研究表明组合优选方法是电力系统短期负荷预测的发展趋势。     

电力系统短期负荷预测方法综述

简述了短期负荷预测的概念和意义,分析了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,将目前的预测方法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法.综合分析了目前各种预测方法的应用原理,详细分析和比较了各个预测方法的优点和不足之处.提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向.     

一种基于决策树技术的短期负荷预测算法

提出了一种基于决策树技术的短期电力负荷预测新方法,能有效地考虑非负荷因素对短期负荷预测的影响.文中详细介绍了决策树技术的原理及其在短期负荷预测中的实现方法.实际电力系统应用结果数据表明,该方案能够有效提高短期负荷预测的精度.     

考虑新用户负荷发展的中短期负荷预测方法

区分新接电用户与老用户负荷增长的不同规律,使中短期负荷预测更符合实际.介绍了考虑新接电用户负荷发展的中短期负荷预测方法的基本思路,数学模型及负荷预测表达式,新接电用户需用系数计算方法.通过地区中短期负荷预测实例的结果分析,建议了准确度最高的负荷预测公式,并证明该预测方法较原有的方法明显提高了负荷预测的精确程度.     

基于 Lyapunov 指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念。这种方法不利用气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

基于模式识别的自适应短期负荷预测系统

短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C＋＋面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。     

人工神经网络在华北电网负荷预测中的应用

文章介绍了人工神经网络在华北电网短期负荷预测中的研究与应用,这种方法可以考虑气象因素在短期负荷预测中的影响,它能够准确地预测出华北电网的负荷,预测的结果表明这种方法在短期负荷预测中可以使精度提高０．９％。     

基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测

电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。     

电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑到气象因素对负荷的影响 ,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法 ,首先根据评价函数选取相似日学习样本 ,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理 ,采用反向传播算法 ,对 2 4点每点建立一个预测模型 ,提高了学习效能。适合在短期负荷预测中使用 ,具有较好的预测精度     

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。     

基于EMD和ELM的短期负荷预测

为了快速、准确预测具有随机性的电力负荷,引入经验模式分解和极限学习机组合负荷预测算法。首先,利用EMD将非平稳负荷序列分解成一系列相对平稳的分量,减少不同负荷影响因素间的相互影响;然后针对各分量的不同特性,利用ELM具有预测能力强、计算时间短、计算准确性高等特点建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后组合ELM预测的各分量值,得到最终预测结果。仿真算例表明,EMD和ELM组合预测方法较传统单一神经网络方法在短期负荷预测精度和运算时间方面具有其独特的优势。     

UD-IGA网络构造法在短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测既是电力系统调度部门制定发电计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础，它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响。可由于负荷预测的复杂性、不确定性，难以获得精确的预测值。为提高预测精度，针对电力负荷的特点，综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响，将基于均匀设计（UD）和改进遗传算法(IGA)的网络构造法用于短期负荷预测。数据样本训练和实际预测结果表明，该模型不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了预测精度和网络的训练速度。     

基于改进长短期记忆神经网络的短期负荷预测

精确的负荷预测是电力系统规划、设计的有力支撑,是电网安全经济运行提供重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确从而影响短期负荷预测结果的情况。本文提出基于小波变换的长短期记忆神经网络负荷短期负荷方法WT-LSTM(wavelet transform -long short-term memory),利用小波变换的时频特性对负荷数据的伸缩变换进行细化,实现高频系数量化处理;结合长短期记忆神经网络的梯度计算,提高负荷预测的准确性和可靠性。通过变电站负荷数据以及区域办公楼实验,仿真结果表明本文方法能够有效处理负荷原始数据中的噪声,从而提高负荷预测精度和鲁棒性。