火电机组超短期负荷预测

随着用电结构转变和可再生能源规模化并网导致的电网随机性扰动增加,电网侧需要加强对火电机组等可控可调性发电电源的统筹调度,降低其短期不可控性带来的风险。本文提出小波变换与自回归积分滑动平均(ARIMA)模型相结合的综合法用于火电机组负荷预测。该方法针对火电机组负荷信号的特点,先通过小波变换将历史负荷信号分解为规律性较好的概况信号和随机性较强的细节信号,分别建立ARIMA模型并进行拟合预测,最后加权求和得到最终预测值。利用该方法对某机组正常和异常工况下的负荷运行数据进行预测仿真,仿真结果表明本文方法预测精度明显优于ARIMA方法。     

基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法。针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构,得到各频段上的近似序列和细节序列。根据各序列的自身特点,将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测,最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果。经实际算例验证,该方法能够有效地提高预测精度。     

基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法.针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构,得到各频段上的近似序列和细节序列.根据各序列的自身特点,将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测,最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果.经实际算例验证,该方法能够有效地提高预测精度.     

基于小波分析的月径流ARIMA预测方法

将一种基于小波分析的自回归滑动平均求和（ARIMA）模型用于月径流的预测。首先利用小波变换良好的局部化特性，将月径流序列分解成不同时间尺度上的子序列;然后对各个子序列利用ARIMA模型进行预测。将采用基于小波分析的ARIMA模型的预测结果与直接使用ARIMA模型的预测结果进行比较，结果表明引入小波变换提高了月径流预报精度。     

基于小波变换和长短期记忆神经网络的电力负荷预测

电力系统需要保持发电功率与用电负荷的即时平衡,而电力负荷具有非线性、时变性和不确定性等特点。针对此问题,考虑天气与日期类型的影响,构建小波变换（wavelet transform,WT）和长短期记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络组合预测模型,对电力负荷进行短期电力负荷预测。首先,用小波变换对数据集进行特征提取、信号去噪,消除数据的波动性;其次,将预处理后的数据利用LSTM进行训练,将输出结果进行序列重构;最后,进行负荷预测,WT-LSTM组合预测模型分别与BP神经网络预测模型和LSTM预测模型进行对比数据。结果表明,WT-LSTM神经网络组合预测模型的预测效果最好,有效地提高了预测精度。     

基于小波变换和季节性Holt-Winters模型的 短期负荷预测方法

精准的负荷预测对售电公司在电力市场中的运行起着十分重要的作用,而企业用户的负荷受多种因素的影响具有不平稳的特性,对此,提出了基于离散小波分解和粒子群优化的季节性Holt-Winters模型的短期负荷预测方法.针对原始负荷序列周期性不平稳的特性,利用离散小波变换对原始负荷序列进行分解,并采用季节性Holt-Winters模型进行预测,同时借助小波去噪和粒子群算法进一步提高预测模型的准确性.小波去噪在过滤原始数据中潜在的噪声的同时,对数据进行平滑处理,而粒子群算法能让Holt-Winters模型在训练过程找到最优参数.采用该模型来预测具有不同变化趋势的日负荷曲线,结果表明所提出的模型具有较高的预测精度,可适用于不同用电类型的用户负荷短期预测.     

大型钢铁企业电力负荷的短期预测研究

分析某大型钢铁企业电力负荷的特点,采用小波变换与BP人工神经网络相结合的方法,根据实际数据对其电力负荷进行短期预测,并与BP人工神经网络方法的结果进行比较,结果表明通过小波变换处理过的数据,各负荷分量特性相对一致,预测性能提高。     

基于多列深度神经网络的电力负荷预测模型

为了研究新型电力负荷预测方法,设计了一种基于多列深度神经网络的电力负荷预测模型.在离散数据模式下,使用差值法初步治理,通过小波变换提取其时域特征,傅里叶变换提取其频域特征.对负荷形成的时域、频域特征共8组数据进行多列深度神经网络分析,在此基础上进行一次多列神经网络分析,得到最终的叠加三角函数回归方程.通过仿真分析表明,与多项式曲线估计法和深度迭代模糊矩阵法相比,实现了预测数据质量的显著提升.模型适用于电力负荷预测任务.     

基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度。本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法。算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度。     

基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用.小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度.本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法.算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度.