基于局部形相似的超短期负荷预测方法

在对电力负荷局部特性分析的基础上,定义了一个描述负荷序列形状相似程度的指标--负荷曲线形系数,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法.该方法将预测时刻前一段负荷序列与各相似日同一时段负荷序列的形系数引入到超短期负荷预测中,强调基于形相似基础进行值预测,克服了现有预测方法中对各相似日采用相同权重所导致的平滑效应对拐点负荷预测的影响.研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性.该改进方法可用于对现有多种超短期负荷预测方法的改进.     

基于形状相似的日负荷曲线多重聚类分析及其应用

提出了针对电力系统日负荷曲线的基于时间序列形状相似的多重聚类分析方法,并进行了数学证明.仿真结果表明,该方法能准确地对电力系统历史日负荷样本进行符合实际变化规律的分类,并能发现较特殊的日负荷样本.在短期负荷预测应用中,使用该方法后在降低了输入向量空间维数的同时也得到了较高的预测精度.     

基于局部相似与神经网络的超短期负荷预测方法

为提高超短期负荷预测精度,特别是负荷曲线在拐点处的精度,在模糊聚类分析的基础上提出了一种选取局部相似日的改进模型。通过该模型选取局部相似日,并结合RBF网络提出一种新的预测超短期负荷方法。采用该方法建立2个预测模型,分别用于预测下个时刻和下一个小时段的数据。将该方法与灰色关联分析预测方法进行比较,发现该方法在预测精度上具有显著优势,证明新的预测超短期负荷方法有较高的可靠性与有效性。仿真结果表明,新的预测超短期负荷方法在工作日或休息日负荷曲线拐点处的预测上,均具有较高精度。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

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。     

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.     

基于EEMD-样本熵和Elman神经网络的短期电力负荷预测

针对电力负荷序列的非线性、非平稳性等特点,提出了一种基于集总经验模式分解EEMD-样本熵和El-man神经网络的短期负荷预测方法。为了减小电力负荷序列局部分析的计算规模以及提高负荷预测的精度,先利用EEMD-样本熵将原始电力负荷序列分解成一系列复杂度差异明显的子序列;然后在综合考虑温度及日期类型等因素对各子序列影响的基础上,根据各子序列的特点构造不同的Elman神经网络对各子序列分别进行预测;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值,并对EUNITE国际电力负荷预测竞赛公布的数据进行仿真实验。仿真结果表明该方法能有效地提高负荷预测的精度。     

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。     

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。     

运用PSO和GRNN的短期负荷二维组合预测

为提高短期负荷预测精度,改善预测模型的工程实用性,提出了一种结合纵向和横向相似日样本的短期负荷二维组合预测方法。常用BP神经网络需优化的参数多,故采用结构简单的广义回归神经网络作为单向模型的基本预测算法。在此基础上,再通过设置组合加权系数,运用粒子群优化算法寻优系数值,得到最终的二维预测结果。对比其他短期尤其是超短期负荷预测方法,该模型不仅考虑了气象因素对负荷的影响,还充分体现了"近大远小"原则,并智能优化系数组合预测结果。电网实际负荷数据验证表明,该预测模型操作性高,速度快,且有较高的预测精度。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略

短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。     

电力系统中长期负荷预测软件包的开发

作者开发了基于Windows操作平台的电力系统中长期负荷预测软件包。该软件包分为原始数据处理、负荷预测、预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包建立的负荷预测的模型库具有分析、计算快速，检验方法多、结果输出形式多样的特点。模型库具有智能化的专家系统，可以针对不同地区的具体情况进行调整，适用范围广泛。最后以某地区的需电量历史数据为例，选择了5种不同模型进行了预测，并与综合模型的预测结果进行了分析和比较。分析表明该软件包人机界面友好、选用模型合理、预测结果精度较高，能够满足当今快速发展的电力市场对于电力负荷预测的精度的要求，并解决了当前电力系统中一些负荷预测软件可操作性不强，模型适用范围小的问题。     

基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法

光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义。提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入。首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性。根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法。算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高。