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地区电网调度短期负荷预测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
根据地区调度中心的需求,研究并开发了一个地区电网负荷预测系统。该系统包括9种负荷预测方法,运行人员可根据实际情况灵活选择预测方法。对各种方法的预测结果进行了对比,并在此基础上分析了影响负荷预测精度的主要原因。软件考虑了各种影响因素,设计了方便的人机界面,实用性强,并已在黑龙江、辽宁的一些地区使用,为运行人员的负荷预测工作提供了可靠的依据。 相似文献
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地区电网短期负荷预测系统的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文根据吉林市电网的实际情况,研究开发了一个地区电网短期负荷预测系统。该系统包括多种负荷预测方法,可以使运行人员根据负荷变化的具体情况选择预测方法或采用几种方法的组合进行加权预测。文中对各种方法的预测结果进行了分析与对比,并在此基础上分析了影响负荷影响精度的主要原因。软件包具有良好的人机界面,实用性强,已在吉林市供电公司运行较长时间,为运行人员的负荷预测工作提供了有力的支持。 相似文献
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介绍一种适合广西电网短期负荷预测的数学模型,对广西电网普通日负荷预测采用时间序列分析预测模型(每日24个点,整点采集)进行预测,对于非周期性变化,或周期性变化趋势不明显的年,月,日的最大负荷,最小负荷,周末,节假日整点负荷,采用灰色理论中的GM(1,1)模型和GM(1,1)改进模型来进行预测。在广西电网电力负荷预测应用中取得了较好的结果。 相似文献
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智能化的短期负荷预测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
应用模糊逻辑系统、人工神经网络和模糊专家系统等智能技术风云地某省电网设计出的具有自学习和自适应能力的短期负荷预测软件包,主要用于自负荷曲线的预测,指导生产计划制定和调度安排。该软件包是基于Windows的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机界面。试用结果表明,该系统在进一步完善后,可望实际应用于地区和省网调度系统中。 相似文献
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电网短期电力负荷预测系统的研究 总被引:20,自引:5,他引:20
本文介绍了一个电网短期负荷预测系统。从实际出发,文中将平时和重大节目期间的负荷预测分别研究。首次提出了参数自校正时序倍比预测法,并将灰色预测模型引入节日负荷预测,具有较强的人工干预能力和自适应智能性。软件包将数据库与计算语言有机地结合起来,具有良好的汉化人机界面和输入输出方式。操作方便,实用性强,预测精度理想。该系统已在河北省电力局中调试运行。 相似文献
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基于模式识别的自适应短期负荷预测系统 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测 总被引:3,自引:1,他引:2
小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络,利用小波变换对负荷样本做序列分解,得到不同尺度下的小波系数,然后对小波系数进行阈值选择,由BP神经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律,汲取专业人员的经验知识,形成一系列的相关规则,模拟人类专家的推理和判断过程,从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波神经网络预测数据进行修正,得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据,很好地实现了在小波神经网络中嵌入专家系统的方法,同时提高了预测精度。 相似文献
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介绍电力系统负荷预测研究现状,将小波分析与神经网络相结合,构造了一种适用于非线性系统建模预测的小波神经网络。讨论运用小波神经网进行电力系统短期负荷预测的算法及在预测过程中对电网负荷数据进行预处理的方法。首次提出了RAN网新型网络结构并探讨了在电力系统短期负荷预测中的应用。分别应用2种方法对东北电网进行了72h短期负荷预测仿真。仿真结果表明,用小波神经网和RAN网进行建模预测比BP网训练步数大大减少,缩短了网络训练时间,提高了预测精度。 相似文献
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为提升电力系统短期负荷预测精度,提出粒子群算法优化量子加权门控循环单元神经网络模型.首先,将量子加权神经元融入门控循环单元神经网络中,构建量子加权门控循环单元神经网络预测模型,利用量子信息处理机制,提高该神经网络的非线性逼近能力和泛化能力.然后,使用全局优化能力较强的改进粒子群优化算法对所提出模型的参数进行寻优,构建权... 相似文献
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专家系统与BP神经网络相结合的短期负荷预测 总被引:2,自引:1,他引:2
研究了专家系统结合神经网络BP算法在短期电力负荷预测中的应用.对神经网络BP算法进行改进,使用BP算法对咸阳电网实际负荷数据进行预测,并将预测值与实际负荷值进行比较,总结其长期的发展变化规律.同时汲取有关专家学者和专业预测人员的经验知识,形成一系列的规则集,从而模拟人类专家的决策过程进行推理和判断,形成一个专家系统,以此来改进采用单一BP算法进行预测的种种不足.结果表明,经验知识越成熟,推理规则越完备,对提高预测精度越有利,对神经网络BP算法的预测值进一步修正的可能性越大. 相似文献
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随着社会经济结构的变化,仅依赖于负荷历史数据和少量气象等影响因素进行电力负荷预测会造成较大误差.本文提出了一种基于改进深度信念网络IDBN(improved deep belief network)算法的负荷预测方法.该方法充分挖掘历史负荷数据中的规律性,将数据特征向量输入到多个用于两层稀疏自编码神经网络中进行特征融合,利用神经网络模型进行负荷预测,并进行无监督训练对模型进行预训练,提升多类型实值输入数据的处理效率.最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
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随着改革的不断深化,市场对电力的需求也在不断的变化.现阶段对电力系统短期负荷预测的要求逐渐提升,传统负荷预测方法的精度并不能满足应用需求,因此,提出一种基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法,首先要建立电网系统短期负荷预测指标,通过预测指标建立基于贝叶斯分类的预测模型,然后运用基于贝叶斯分类的预测模型,在模型计算之后... 相似文献
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为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的电采暖配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季“煤改电”工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。 相似文献