基于智能优化的电力负荷预测方法研究

为了使电力系统短期负荷预测精度得到提高,提出了基于智能优化的电力负荷预测方法.通过粒子群优化算法的分析创建智能优化预测模型,通过模型能够得出优化阈值与权值;创建神经网络,确定不同层神经元权值.通过创建的神经网络模型实现电力负荷预测算例的分析,以某地区电力信息为例对文中电力负荷预测方法的精度进行研究.研究结果表明,文中算...     

电力负荷数据预测方法模型的设计

随着社会的不断进步和国民经济的不断发展,人们对供电质量和效率方面的要求越来越高。为了提升电力系统负荷数据预测的准确程度,本文就目前负荷特性在研究中出现的一些问题主要分析了气候条件对电力负荷的影响,并且就一种电力负荷的预测方法展开了探讨,最后通过实际例子的举出,证明了该方法的所具备的有效性。     

空间电力负荷预测方法综述与展望

随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。     

城市电力规划负荷预测之我见

在城市电网规划工作中,电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要组成部分,是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。文章对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述,力负荷综合预测体系进行了详细分析研究,最后结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。     

用机器学习方法进行电力负荷宏观预测

分析了电力负荷宏观预测的模型和相关技术，引入支持向量回归方法(SVR)解决问题，并通过计算实例，比较分析了SVR与神经网络方法用于预测的效果，提出SVR广阔应用前景。     

基于改进GRU的短期电力负荷预测方法

为提高电力负荷预测的准确性,采用灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法对门控循环单元(Gated Recurrent Unit Neural Network,GRU)神经网络进行优化,并进行短期电力负荷预测.首先预处理数据并量化影响因素,然后搭建基于GWO超参数优化的GRU神经网络模型,最后与其...     

基于模糊集理论的短期电力负荷预测

利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，应用模糊集理论将天气、温度等敏感因素模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练，构造了相应于不同季节的预测模型，预测未来一天12小时负荷。典型算例的计算表明，该方法是有效的。     

浅谈电力电量负荷预测方法

电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展,负荷预测技术的研究也在不断深化,各种各样的负荷预测方法不断涌现,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

基于BFA-Elman的电力负荷可靠性预测系统设计

针对现有负荷预测系统耗时长且精度较差等问题,文中设计了一种基于BFA-Elman的电力负荷可靠性的预测系统.利用细菌觅食算法(BFA)优化Elman网络模型的结构参数获得最佳的权值和阈值,同时避免Elman网络陷入局部最优.通过结合BFA和Elman网络构建BFA-Elman电力负荷预测模型,以实现可靠的预测.利用历史...     

基于EMD和神经网络的短期电力负荷预测

提出了采用经验模态分解（EMD）和神经网络结合的方法对短期电力负荷进行预测.通过EMD算法将电力负荷的时间序列分解为若干个固有模态函数,采用神经网络对各个固有模态函数分别预测,然后求和重构各个固有模态函数的预测值,最后得出总的负荷预测值.通过仿真分析,该方法相对于采用单一的神经网络预测降低了预测误差,改善了短期负荷预测的有效性.     

基于模糊时间序列的短期电力负荷预测

本文利用时变模糊时间序列模型预测未来一小时的负荷,给出了一种短期电力负荷预测新方法。同时,分析了时变模糊时间序列模型相关参数对预测精度的影响。应用模糊时间序列进行电力负荷预测,克服传统时间序列在建立离散的递推模型时需要准确的数据的缺点,消除了病态数据对模型的影响。应用山东省某电力公司的数据进行仿真研究取得了较好的预测精度。     

基于线性判别分析的电力负荷预测

为了更加有效地减少电力负荷预测模型的输入变量以提高模型运行速度和预测精度,利用线性判别分析法（LDA）对输入变量进行降维处理,并与主成分分析法（PCA）在BP神经网络、支持向量机（SVM）和决策树梯度提升算法（LGBM）三种模型上进行实例分析对比,结果显示,使用LDA降维的三种模型的RMSE分别降低了42 MWh、62 MWh、55 MWh左右,MAPE分别降低了0.6%、0.9%、0.7%左右,预测精确度更高,在其中两种模型上还能显著缩短运行时间,模型的整体性能得到有效提高。     

基于CNN-GRU SA模型的短期电力负荷预测研究

为了解决预测模型无法充分挖掘特征等问题,提出一种基于CNN-GRU SA混合模型的短期电力负荷预测方法.通过CNN模型提取输入数据的向量特征,利用双层GRU模型学习输入特征,掌握其特征规律,Self-attention机制充分挖掘输入的特征信息,最后预测出负荷值.实验采用英格兰公开数据集,实验结果表明,相较于CNN-G...     

基于高斯过程回归的电力负荷预测算法

针对基于传统算法的电力负荷预测方法误差大的问题,本文提出一种基于高斯过程回归的负荷预测算法。算法首先利用电量数据当作高斯过程回归的学习样本,并构建电力负荷预测模型,然后采用遗传算法对超参数进行优化,避免用共轭梯度法优化超参数的缺点。最后,利用测试集对该模型性能进行实验测试。基于某地区的电网数据的仿真显示,基于高斯过程回归的负荷预测算法比神经网络和支撑向量机算法的预测精度更高。     

结合注意力机制的BiLSTM电力负荷预测

为了提高电力负荷预测精度,促进能源合理配置,文章首先对既有电力负荷预测相关研究展开讨论,指出目前研究中存在的不足。其次提出一种融合注意力机制（Attention Mechanism）的双向长短时记忆（Bi-directional Long Short-term Memory,BiLSTM）神经网络模型——BiLSTM-Attention模型,将长短时记忆神经网络作为特征提取单元,引入注意力机制提高模型对关键信息的表征能力。最后以国内某区域电力负荷数据为例,与基线模型进行对比,实验结果表明,本文提出的BiLSTM-Attention模型误差均小于三个基线模型：支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）模型、卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型和BiLSTM模型,证明BiLSTM-Attention模型对电力负荷具有较高的预测精度。     

气候对电力负荷预测的影响分析

在电力系统运行过程中,电力负荷预测具有十分重要的作用,精确的负荷预测能够确保电力系统生产安排、经济调度的顺利开展,并且还可为系统运行安全提供保障。在当前宏观经济形势环境下,气候作为影响电力负荷的重要因素,对负荷预测准确度有着重要的影响。本文从电力负荷预测的概念及作用出发,着重分析了气候对电力负荷预测的影响。     

基于MRA与回归分析法的短期电力负荷预测

为提高电力系统短期负荷预测准确度,首先利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行分解处理,根据其在小波各尺度上子序列的特性分别进行回归预测,再将预测结果进行小波重构,得到了满意的预测结果。