基于有偏最小最大概率回归的短期负荷预测

针对电力负荷的一些特性,提出了使用非线性数据分类学习机的理论来解决短期负荷预测问题。利用有偏最小最大概率机进行数据学习分类,对采集到的信息进行分类、特征提取,形成归一的数据类型;用得到的分类数据作为有偏最小最大概率回归模型的输入进行训练预测。该方法通过核函数将输入向量从低维空间映射到高维空间,在高维空间实现了基于高阶统计信息的负荷影响因数的特征提取,既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,又避免了由于输入变量过多而导致模型结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法用于短期负荷预测,其预测精度较高,且训练时间较短,方法可行且有效。     

经济新常态下基于偏最小二乘回归的中长期负荷预测模型

经济新常态下,中长期负荷预测面临负荷趋势呈S形、可依赖数据样本少等问题,传统预测方法精度受限,因此提出一种基于偏最小二乘回归和情景分析法的中长期负荷预测模型。从经济新常态的速度、结构、动力3个宏观方面入手,建立一个宏观与微观相结合、层次化的电力负荷影响因素指标体系;采用偏最小二乘回归法获取电力负荷与各影响因素的关系方程;根据"十二五"及"十三五"期间经济和电力发展的特点,采用情景分析法设定多个情景及相应参数,获得不同情景下有区别的负荷预测结果,以降低预测风险。利用所提模型对某省"十三五"期间的逐年用电量进行预测,通过与现有成熟方法预测结果及官方公布数据的对比,验证了所提模型的有效性。     

基于偏最小二乘回归分析的中长期电力负荷预测

针对中长期电力负荷预测,介绍偏最小二乘回归分析方法的原理,推导该算法的简化建模步骤。该方法能在最大限度保留原有数据信息的前提下,将数据信息集中在几个互不相关的主成分上,因而能有效解决建立负荷预测模型时由于样本个数较少及自变量存在严重的多重相关性,难以通过多元回归分析建立预测模型的问题。通过算例对偏最小二乘回归分析方法、最小二乘法和逐步回归分析方法进行了比较,结果表明,将偏最小二乘回归分析方法用于中长期电力负荷预测时,计算快捷,准确性高,具有较强的实用性。     

基于加权偏最小二乘回归的中长期负荷预测

针对中长期负荷预测,考虑各历史样本在建立适用于预测对象的模型时处于不同的地位,应分配不同的权值,提出一种基于加权偏最小二乘回归(weighted partial least squares regression,WPLSR)的预测方法。利用相似离度计算历史样本与预测对象的相似度,判定样本是否含有异常值,自适应地为历史样本分配权值,进而采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)提取主成分和回归分析。算例结果表明WPLSR方法的预测精度比普通PLSR模型有显著提高,具有良好的可行性和有效性。     

基于神经网络的浙江发电市场清算电价预测方法

市场清算电价（MCP）预测是电力市场决策的基础。文中以浙江省电力市场为背景，采用BP神经网络的方法，建立了提前一天的浙江电网发电市场清算电价短期预测模型，并针对不同时段分别建模。此外，根据浙江发电市场的特点，考虑市场外机组出力的影响，从供需出发，提出了竞价空间的概念，并据此设计了神经网络的结构。在线预测结果表明，该方法具有良好的预测效果。     

基于KPCA-KMPMR的短期风电功率概率预测

针对短期风电功率概率预测,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与核最小最大概率回归机(KMPMR)相结合的方法。KPCA方法可对数据进行预处理,在特征空间中有效提取模型输入的非线性主元;KMPMR方法在仅需假定产生预测模型的数据分布的均值与协方差矩阵已知时,将最小最大概率分类机(KMPMC)的分类超平面看作预测模型的输出,可最大化模型的输出位于其真实值边界内的最小概率。实验结果表明,所提方法在预测精度上优于现有的预测方法,并能提供预测误差的分布范围。     

基于最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测方法

针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最小等问题,提出将最小二乘支持向量机和相似搜索用于预测出清电价。该方法对相似搜索得到的相似负荷日的数据用最小二乘支持向量机建立预测模型,采用美国New England ISO的真实数据做验证,结果表明该方法比BP神经网络有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。     

基于数据融合的中长期概率性负荷预测方法研究

月度负荷预测是电力系统中长期运行和营销工作开展的基础,概率性电力负荷预测能够刻画中长期不确定性,更好地支撑新型电力系统负荷评估和调控策略制定。在此背景下,以系统负荷作为研究对象开展中长期概率性预测方法研究,提出了基于细粒度数据融合的中长期概率性预测方法。首先,根据影响因素建立小时级的多元线性回归模型对细粒度的负荷进行建模,再根据影响因素的不同预测值生成未来不同场景下的细粒度预测结果。其次,根据“自下而上”的时间层级协调策略,对每一个场景均进行月度聚合,生成不同层级地区的月度负荷预测结果,形成概率性预测结果。最后,以中国东部某区域及其下辖地区的负荷数据为例,验证了方法的有效性。     

基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测

提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。     

基于多元线性回归算法预测上网清算电价建模的理论研究

针对电力市场环境中发电企业对上网清算电价预测准确度提出的新要求。分析了上网清算电价的影响因素．明确了历史清算电价信息、负荷信息、输电阻塞及市场力等因素对清算电价的影响,提出了利用多元线性回归算法进行上网清算电价预测的模型和算法。     

最小概率最大化回归方法在电力负荷中期预测中的应用

提出使用最大化最小概率机器回归MPMR方法来解决电力负荷中期预测问题，结合EUNITE网络2001年举办的电力负荷预测比赛提供的数据进行相关数据分析，建立相应的电力负荷中期预测模型。在分析最大化最小概率机器MPM及用于回归的原理的基础上，使用MPMR方法对不同的训练样本集进行训练，并计算出预测期的预测值，取得了理想的预测结果。核函数形状参数p及回归管道宽度8的选取将直接影响MPMR回归技术的系统性能，试验中使用了交叉验证的方法确定这2个参数值。通过交叉验证求得，当核函数形状参数和回归管道宽度取值都为3时预测效果更为理想。文中对试验结果进行分析，并与相关向量机等其它方法比较，总结了MPMR预测方法的特点。     

MCP预测技术在浙江电力市场中的应用

市场清算电价(MCP)预测是电力市场决策的基础。文中以浙江电力市场为背景,对一些预测技术作了介绍;用神经网络、时间序列以及基于小波分解的时间序列预测方法对浙江电力市场MCP作了预测。预测结果表明时间序列方法和基于小波分解的时序方法在一周的MCP预测过程中精度衰减较快,但是基于小波分解的时序方法在下一日的MCP预测中还是有较好的精度;神经网络方法预测精度衰减较慢,预测效果相对比较稳定。     

Bootstrap方法在基于ARMA-GARCH模型的电力市场价格区间预测中的应用(英文)

当今开放式电力市场是一个基于竟价拍卖形式的市场,市场清算价格(market clearing price-MCP)主要受变化的供需平衡、市场参与者的竞价策略以及电力企业已经签订的双边买卖合同等因素影响,现有的价格预测技术只集中在如何提高价格预测准确度上,而忽视了对预测本身不确定性的度量;其中ARMA-GARCH价格预测模型的前提是假设预测误差符合正态分布,而实际电力市场价格非线性波动使得正态分布的假设完全不成立.针对这一现象,将不依赖任何分布假设的Bootstrap技术应用于基于ARMA-GARCH模型的电力市场清算价格区间预测,并对澳大利亚电力市场的真实数据进行分析评测,精度高,可靠性好.     

基于回声状态网络的电力市场电价预测

传统的神经网络算法在电价变化剧烈的情况下,精度较低并且所耗费的时间较长,难以满足电力市场发展的需求。为解决该问题,提出了一种基于回声状态网络(ESN)的短期电价预测方法。所提方法介绍了基于回声状态网络的预测原理,提出了电力市场短期电价的预测机制,包括参数选取、采样数据预处理和ESN训练及预测过程;并分别采用回声状态网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。经过仿真验证,所提出的基于回声状态网络的电价预测具有较好的准确率和可行性。     

Mid-term electricity market clearing price forecasting: A hybrid LSSVM and ARMAX approach

A hybrid mid-term electricity market clearing price (MCP) forecasting model combining both least squares support vector machine (LSSVM) and auto-regressive moving average with external input (ARMAX) modules is presented in this paper. Mid-term electricity MCP forecasting has become essential for resources reallocation, maintenance scheduling, bilateral contracting, budgeting and planning purposes. Currently, there are many techniques available for short-term electricity market clearing price (MCP) forecasting, but very little has been done in the area of mid-term electricity MCP forecasting. PJM interconnection data have been utilized to illustrate the proposed model with numerical examples. The proposed hybrid model showed improved forecasting accuracy compared to a forecasting model using a single LSSVM.     

一种基于神经网络的电价预测方法

介绍了发电厂竞价上网辅助决策系统的构成,认为其中最主要的2个模块为成本分析和市场预测,并在出清电价预测方面提出了一种基于神经网络的电价预测方法.     

Mid-term electricity market clearing price forecasting utilizing hybrid support vector machine and auto-regressive moving average with external input

Currently, there are many techniques available for short-term electricity market clearing price (MCP) forecasting, but very little has been done in the area of mid-term electricity MCP forecasting. Mid-term electricity MCP forecasting has become essential for resources reallocation, maintenance scheduling, bilateral contracting, budgeting and planning purposes. A hybrid mid-term electricity MCP forecasting model combining both support vector machine (SVM) and auto-regressive moving average with external input (ARMAX) modules is presented in this paper. The proposed hybrid model showed improved forecasting accuracy compared to forecasting models using a single SVM, a single least squares support vector machine (LSSVM) and hybrid LSSVM-ARMAX. PJM interconnection data have been utilized to illustrate the proposed model with numerical examples.     

电力市场现货电价预测方法研究状况综述

电力工业从垄断走向市场,使得电价不再由政府确定,而是在市场机制下产生。电价波动会影响市场参与者的经济利益。时电力市场参与者而言,准确地预测电价具有非常重要的意义。详细分析和研究了电力市场现货电价的预测方法及其技术发展,阐述了各种电价预测方法的种类、预测原理、优缺点及其适用范围。     

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于Hilbert-Huang变换和最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测

随着世界各国电力工业改革的发展趋势,我国于20世纪90年代也开始了以打破垄断、引入竞争、放松管制为目标的电力市场化改革。如何合理制定相应的运营模式以及怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出未来的市场出清电价,对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义。而实际电力市场的出清电价数据具有很强的非平稳性,Hilbert-Huang变换是分析处理非平稳性信号数据非常有效的方法,本文应用Hilbert-Huang变换首先对电力市场出清电价数据进行平稳化处理,然后运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对处理后的数据进行预测。预测结果表明,此模型显著的提高了出清电价预测的精度。