城网电力负荷预测模块功能的研制

研究城网自动化系统中负荷预测模块的功能，开发ＤＡＳ平台下负荷预测模块的模型库及其控制程序。     

电力负荷预测方法研究

电力负荷预测的开展始于上世纪八十年代初。最早的电力负荷预测工作完全依靠预测人员的运行经验,没有科学的理论做指导,预测误差往往较大。随着电力行业的不断发展,电力系统日趋复杂,单纯地依靠人工预测己经远远不能满足预测的要求。因此,要求电力负荷预测更科学、更准确,极大地促发了电力负荷预测理论研究的开展。     

基于区域负荷的配电网超短期负荷预测

建立了以馈线开关为节点、以馈线为边的配电网简化模型，并采用负荷作为节点和边的权，给出了节点的负荷与边的负荷的关系。采用对负荷历史数据和温度历史数据进行统计分析的方法，对超出历史温度范围的情形采用最小二乘法拟合，得出了配电区域的超短期负荷预测结果，利用节点的负荷与边的负荷的关系进一步得出全配电网的超短期负荷预测结果。配电网运行方式的改变并不影响所提出的方法的预测精度。实际应用结果证实了所提出的方法的可行性。     

考虑气象信息的节假日负荷预测

因负荷成分与正常日有较大差异且样本较少，故节假日短期负荷预测精度往往不太理想。通过对节假日负荷特性的分析,考虑到节假日负荷影响主要受负荷自然增长及天气等因素的影响较大，文中采用相似日方法和模糊推理分别预测负荷曲线模式和负荷水平。通过对实际系统负荷进行预测，结果表明预测精度较高，尤其在气象出现较大变化的节假日能够得到较好的预测结果。     

基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的电力系统短期负荷预测

采用ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System）进行电力系统短期负荷预测。ANFIS将模糊理论与神经网络融合，利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理，采用混合学习算法调整前提参数和结论参数，自动产生模糊规则。利用某局网负荷数据对网络进行训练和检测，所得结果表明利用ANFIS预测负荷有效。     

短期负荷预测的Ensemble混沌预测方法

负荷记录中的噪声以及预测方法中矩阵数值计算的奇异性，使得一次预测得到的结果具有较大的误差。为了降低初值中噪声的不利影响，将数值天气预报中的Ensemble方法移植到短期负荷预测中。在混沌相空间重构预测中，在参考矢量上叠加一定强度的正态分布噪声，形成多个扰动后的参考矢量，分别预测后得到多个预测结果，再由这些预测结果合成概率化的预测结果。采用这种Ensemble技术，不仅可以提高预测准确率，还可以得到概率化的预测结果。     

电力短期负荷预测相似日选取算法

短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础，相似日选取的准确与否直接影响到短期负荷预测算法的精度。针对短期负荷预测的特点，提出一种能便于考虑各种因素影响的新算法。分析了气象、日类型等因素对负荷影响的常见规律，便于识别主导负荷变化的因素，建立了在短期负荷预测中选取相似日的新方法。理论和实例均表明，该方法适应性较强，能够通过历史数据分析从历史日中选取最合适的相似日，对提高短期负荷预测的精度具有较大价值。     

基于自适应最优模糊逻辑系统的短期负荷预测方法

提出了一种基于自适应最优模糊逻辑系统的电力系统短期负荷预测方法。首先通过最近邻聚 类算法对负荷历史数据进行分组，再将每一组数据(一个聚类)视为一个数据对，用最优模 糊逻辑系统来进行预测系统的建模。实验结果表明， 这种预测方法具有简单、实用等特点 ，且能达到较高的精度。     

基于改进相关向量机算法的短期电力负荷预测方法研究

由于短期电力负荷存在随机性强、影响因素多、预测精度低等问题,在充分考虑气温、日期、节假日等影响因素的基础上,深入研究预测模型,对单一预测模型进行了改进,提出一种将相关向量机与深度置信网络相结合的短期负荷预测方法.通过相关向量机对电力负荷周期变化的通用模型进行建立,在通过深度置信网络建立其误差补偿模型,使用误差补偿模型补...     

电力网络负荷预测

介绍了负荷预测在电力系统规划中的重要性，详细分析了影响负荷预测的因素并提出了几种常用的负荷预测的方法，以供参考.     

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。     

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。     

桑植县电网电力负荷预测

以历史统计数据为依据,提出以全社会用电量为主要预测对象,将其分成居民生活用电量和全行业用电量两部分进行预测的方案,通过研究2000～2008年居民生活用电量和全行业用电量预测值与真实值之间的误差,选取平均误差最小的预测方法对2009～2020年的居民生活用电量和全行业用电量进行预测。结合线损目标值,运用Tmax法对县域2009~2020年电力负荷进行预测,为桑植电网在未来十二.五期间的电网规划及发展方向提供参考。     

短期负荷预测的综合模型

进行实际短期负荷预测时，对某个固定地区，用不同预测方法可能得到不同的预测结果。文中基于对这些不同的预测结果的分析，提出了以得到一个唯一的综合预测曲线为目标的优化模型。根据模式识别的基本原理，这个新模型以待预测日与历史日之间相关因素的最佳匹配为原则。通过虚拟预测结果与实际负荷曲线数据的误差平方和的最小化，可以得到综合模型中各种单一预测结果所占的权重值大小。实际算例研究表明，综合模型的预测结果优于各种单一方法的预测结果。     

基于预测误差分布特性统计分析的概率性短期负荷预测

现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果，难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分布规律进行统计分析的模型，并提出了检验该统计规律有效性的原则和方法;将验证后的预测误差统计分布规律与确定性的负荷预测结果相结合，即可得到概率性的负荷预测结果。基于该结果，还能求取某一置信水平下的预测负荷曲线的包络线。结合实际电网数据验证了所提出方法的有效性和实用性，为概率性短期负荷预测提供了一条可行的新思路。     

短期负荷预测中考虑夏季气温累积效应的方法

由于气象因素对负荷的影响较大,在短期负荷预测中需合理考虑气象因素的影响。气温累积效应是夏季气象因素影响负荷的重要现象,是指待预测日之前若干日的气温对待预测日的负荷具有比较明显的影响,持续高温情况下影响尤其明显。对大量气象数据的分析表明,在不同条件下,累积效应的强度不同,对负荷的影响程度也不同。据此,提出了用离散的累积系数和温度修正公式来反映累积效应强度的方法,考虑了各种影响累积效应强度的因素,如待预测日的气温、高温持续天数等。实例表明,所提出的方法比较准确地反映了累积效应对负荷的影响。     

基于SOFM和BP短期负荷预测方法

基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。