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由于夏季电力负荷受气象因素影响较大,尤其是连续高温情况下,短期负荷的预测结果往往存在较大偏差。通过对气象敏感负荷与温度、湿度等气象因素的相关性研究,提出了考虑温度累积效应的修正模型。该模型不仅考虑了多日前温度对负荷的影响,还考虑了待预测时段之前时段的温度对负荷的影响,同时对湿度进行了相关性修正。通过综合预测模型试算,实例表明,引入修正模型后夏季高温负荷的预测精度有了较大提高。 相似文献
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考虑夏季气象因素的短期负荷预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于夏季电力负荷受气象因素影响较大,尤其是连续高温情况下,短期负荷的预测结果往往存在较大偏差.通过对气象敏感负荷与温度、湿度等气象因素的相关性研究,提出了考虑温度累积效应的修正模型.该模型不仅考虑了多日前温度对负荷的影响,还考虑了待预测时段之前时段的温度对负荷的影响,同时对湿度进行了相关性修正.通过综合预测模型试算,实例表明,引入修正模型后夏季高温负荷的预测精度有了较大提高. 相似文献
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气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)。通过相关性分析得到与日平均负荷相关程度较大的气象因素。在此基础上,结合气温累积效应采用灰色关联方法对历史日进行分析,选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对LSSVM模型进行训练和预测。实际应用表明,使用所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。 相似文献
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《电力需求侧管理》2016,(1)
针对地区电网负荷易受多种气象因素影响,负荷预测中存在诸多不确定性问题,研究了气象因素对电网负荷的影响,最大程度减少由气象因素造成的负荷预测偏差。应用灰色关联度分析方法,基于大量历史数据,剖析气温、湿度、风速等气象因素与负荷特性变化的关联度,得到对负荷变化产生主要影响的气象因素。在此基础上,为了量化分析主要气象因素对负荷影响的程度,采用支持向量回归的方法得出日特征气象因素、实时气象因素对负荷变化的的灵敏度模型。同时,考虑到气温的累积效应对负荷特性变化的重要影响,研究气温累积效应对负荷的影响规律,得到气温累积效应修正公式,并用实例证明对历史数据经累积效应修正公式进行修正后,修正数据能够切实提高负荷预测的准确性。 相似文献
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为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。 相似文献
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夏季温湿指数与气象敏感电力负荷的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了深入了解夏季电力日峰荷与气象因子之间的关系,从负荷资料中分离出随气象因子变化的气象敏感负荷,在考虑气象因子对气象敏感负荷的累积效应基础上,建立了气象敏感负荷变化率与气象因子间的关系模型。对2004~2005年某市夏季气象敏感负荷与温湿指数、日平均温度、日最大温度进行的灰色关联分析结果表明:温湿指数是对夏季气象敏感负荷影响最大的关联变量。在此基础上建立了夏季气象敏感负荷与温湿指数的三次多项式模型,计算分析了气象敏感负荷变化率与温湿指数的关系,为电网负荷的预测和运行调度提供依据。 相似文献
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基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短期负荷预测精细化的需求,提出一种基于虚拟相似日与双阶段注意力机制的长短期时序神经网络(DA-LSTPNet)的地区级短期负荷预测方法.为获得与负荷相匹配的细粒度实时气象数据,首先基于粗粒度的气象数据,利用灰色关联度和关联度加权法获取含细粒度气象数据的气象虚拟相似日.然后,采用最大信息系数(MIC)对气象特征信息与负荷进行非线性关联性分析,构建MIC加权下的负荷虚拟相似日选取算法,解决选取历史日作为传统负荷相似日而导致的过分局部相似乃至非相似的问题.最后,针对过往预测模型缺乏考虑特征因素与局部负荷细粒度变化之间联系特性的问题,构建能够有效挖掘负荷特征数据长期宏观以及短期局部变化特性的DA-LSTPNet进行日前短期负荷预测.以中国南方某地区电网实际负荷数据为例,采用多种形式的仿真验证了所提预测方法具有更高的预测精度和普适性. 相似文献
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以电网迎峰度冬和迎峰度夏为背景,将电网负荷中的气象敏感负荷作为研究对象,对负荷预测气象指标进行分析,结合天气预报准确性分析,得出累积温度指标的适用性范围。分别采用基于累积温度指标的预测方法和基于综合气象指标的预测方法对气象敏感负荷进行预测,并针对大幅度升温/降温以及天气转化情况时对预测方法进行改进,提出在累积温平均温度变化超过2℃时,宜采用基于累积温度在平日预测时采用变化和平均温度变化加权指标进行负荷预测,在晴雨转换时采用修正后的综合气象指标预测法的综合气象敏感性负荷预测方法。实际算例和应用表明,该预测算法具有更高的准确度,为目前负荷预测提供一定依据。 相似文献
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电动汽车充电负荷受气象因素影响显著,且在不同区域显示出相应的特征。提出一种计及气象因素的区域电动汽车充电负荷建模方法,以便更准确掌握电动汽车充电需求。首先,建立车载空调耗电量和车载电池容量随气温变化的关联模型,分析不同气象条件下电动汽车的充电需求。其次,建立适宜气象条件下区域电动汽车充电负荷时空分布模型框架。进而,引入气象因素对电动汽车充电需求的影响,提出计及气象因素的区域电动汽车充电负荷建模方法,刻画电动汽车充电负荷随气象变化的关系。最后,基于上海市典型日气象数据进行仿真,结果表明,电动汽车充电负荷受气象因素影响明显,所提建模方法能有效反映不同气象条件下区域电动汽车充电负荷的变化情况。 相似文献
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基于循环神经网络的负荷预测模型大多将历史负荷数据和影响负荷的其他因素如气象数据等共同作为预测模型的输入特征,但气象数据内部规律性不强,不适合作为循环神经网络的输入.针对该问题,提出一种基于Attention-BiLSTM神经网络和气象数据修正的短期负荷预测模型.采用最大信息系数分析影响负荷的主要因素;考虑到负荷序列较长... 相似文献
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短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略 总被引:28,自引:9,他引:19
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。 相似文献