电力系统的递推自适应超短期负荷预报

几分钟到一小时的超短期负荷预报对电网在线调度、控制有重要的作用。针对超短期负荷预报的特点,引入控制理论中的相关理论原理,将时间序列方法作了改进,并尽可能简单的算法实现了实时超短期负荷预报,经过对地区电网实际计算证明了方法的正确性。     

电力系统的递推自适应超短期负荷预报

针对超短期负荷预报的特点 ,引入控制理论中的相关理论原理 ,将时间序列方法作了改进 ,并用简单有效的算法实现了实时超短期负荷预报 ,经过对某地区电网实际数据的计算证明了方法的正确性     

基于支持向量机的时间序列交叉负荷预报方法

针对电力系统负荷具有拟周期性、非线性、非平稳性和随机性等特点,提出一种支持向量机(support vector machines,SVM)预报模型,并研究它在电力系统短期负荷预报中的应用:通过相空间重构理论,挖掘时间序列数据横向和纵向隐周期性信息,给出了SVM横向和纵向预报样本的构造方法;利用SVM预报方法适应电力系统负荷的非线性;最后,利用SVM时间序列交叉预报方法降低随机因素对负荷预报的影响。算例结果表明,该方法能够揭示负荷的拟周期性、非线性和随机性,且仅采用时间序列交叉就可得到较高的预报精度,便于工程应用。     

超短期负荷预报与动态经济调度

本文对超短期负荷预报和动态经济调度算法进行了探讨。 文中把负荷分成确定分量和随机分量两部分。离线提前24小时的负荷预报(经三次样条后)为 在线超短期负荷预报提供了一个外部输入(确定性分量)。采用高级AR模型拟合时间序列法进 行超短期负荷预报，并利用实际系统的数据对这方法进行了计算，得到满意的结果。 本文提出一个与超短期负荷预报结合在一起的动态经济调度递推算法。用稀疏对偶单纯形法 求解每时段的经济功率分配，所用内存少，计算时间短。实例计算证明：动态经济调度算法 能够提前看到当前发电机组的出力是如何影响将来一段时间内机组的经济功率分配，能提供 更好的负荷跟踪功能和提高系统运行的经济性。     

一种内蕴误差评价的负荷预报方法

提出了一种基于内蕴误差评价的电力系统短期负荷预报方法。该方法建立在对负荷规律性和预报方法有效性全面评估的基础上,使预报和误差评价融于一体。运用该方法可以有效地诊断导致预报误差的主要因素,并在预报前估计预报误差的上下限,从而对发掘提高负荷预报准确度的潜力有所帮助。实例表明,该方法应用于短期负荷预报和预报精度评价是有效的。     

人工神经元网络在电力系统中应用的新进展(二)

2.3 电力系统负荷预报前已述及,ANN适于解决时间序列预报问题(尤其是平稳随机过程的预报),其在电力系统负荷预报中的应用理论上是可行的。ANN一经引入电力系统,负荷预报就成为其应用研究的一个主要领域。到目前为止,ANN主要应用于短期负荷预报,但也有人用ANN作过中长期负荷预报。ANN应用于短期负荷预报要比应用于中长期负荷预报更为适宜,因为短期负荷变化可认为是一个平稳的随机过程,而长期负荷预报与国家或地区的政治、经济政策密切相关(通常会有大的转折,不是一个平稳过程)。文[56]首次提出了用ANN进行电力系统的负荷预     

自适应模糊预测器在电力系统负荷预测中的应用

1 引言。电力系统负荷预报从大的方面来说，可分为长，中和短期长期与中期负荷预报对于新机组安装建设，电网增容和改造有十分重要的意义。而短期负荷预报则是服务于电网的安全与经济运行。从运行的观点来看，负荷预报又可分为短期负荷预报与超短期预报。短期预报指一年之内，按周或天进行预报，而一天之内按小时或几分钟的预报认以是超短期负荷预报。超短期负荷预报常用于对电网进行在线分析与调度控制。     

基于因素影响的电力系统短期负荷预报方法的研究

文章深入研究了天气和特别事件因素对电网负荷的影响;建立了因素影响的负荷预报模型;确定了有效的算法;形成了实用化应用软件;并应用取华北地区京津唐电网。实际应用中,该方法提高了短期负荷预报精度,短期负荷预报软件达到真正的实用化水平。     

STUDY OF SHORT-TERM LOAD FORECASTING

文章深入研究了天气和特别事件因素对电网负荷的影响;建立了因素影响的负荷预报模型;确定了有效的算法;形成了实用化应用软件;并应用到华北地区京津唐电网。实际应用中,该方法提高了短期负荷预报精度,使短期负荷预报软件达到真正的实用化水平。     

电力系统超短期负荷预报

本文将时间序列相关分析理论应用于电力系统超短期负荷预报。用乘积型周期性ARIMA模型在线拟合系统负荷序列,并给出了模型的快速在线拟合算法。采用逆函数法并辅以平滑处理完成负荷预报。实例计算表明,本文算法预报速度快,预报精度高。     

电网负荷在线预报探讨及实施

在调度自动化数据网上实现了电网负荷的在线预报；分析了电网负荷变化规律，对超短期和短期负荷预报进行建模、样本选择，并采集气象台的实时气象资料和气象要素进行直接计算。     

能量管理系统(EMS)第4讲 电力系统负荷预报

介绍了能量管理系统（ＥＭＳ）中，电力系统负荷预报的内容，作用，概述了超短期，短期，中期，长期及母线负荷预报的模型和实现方法，说明了负荷预报应用软件的设计。     

基于相似日的线性外推短期负荷预测

综合利用了用于超短期负荷预报的线性外推原理和基于相似日的短期负荷预测方法,相似日的选取采用了严格的差异度量方法,使得所取的相似日与预测日负荷最可能相似;线性外推法也弥补了相似日法固有的缺点,有效地提高了负荷预测的精度,本文方法对于天气异常变化时的负荷预报具有很强的适应性,实际应用表明本文所用方法效果良好。     

基于相似日的线性外推短期负荷预测

综合利用了用于超短期负荷预报的线性外推原理和基于相似日的短期负荷预测方法,相似日的选取采用了严格的差异度量方法,使得所取的相似日与预测日负荷最可能相似;线性外推法也弥补了相似日法固有的缺点,有效地提高了负荷预测的精度,本文方法对于天气异常变化时的负荷预报具有很强的适应性,实际应用表明本文所用方法效果良好.     

上海市区供电局电力负荷预报

根据市区供电局的各行业电力负荷历史数据分别进行了短期和长期预报,得出各规划年的总负荷数据。其中,短期预报采用１９９２～１９９８ 年的月负荷数据,对１９９９ 年各行业用电负荷逐月预报;长期预报则采用１９９０～１９９８ 年的年负荷数据,对２０１０ 年各行业的大致年用电负荷数据进行估算。     

基于子集自回归模型的短期负荷预测

介绍了自回归时间序列模型的一种特殊形式--子集自回归模型及其辨识方法,并研究该模型在电力负荷短期预报中的应用.由于子集自回归模型的自激响应可形成伪极限环,因此可复现电力负荷短期变化的主要特征--季节性趋势.实例分析结果表明,该模型用于负荷短期预测时具有较高的预测精度.     

区间时间序列向量自回归模型在短期电力负荷预测中的应用

电力负荷数据通常随着时间的不同而呈现一定的波动性。针对电力负荷随着时间波动呈现出一个范围波动的特点,采用区间时间序列估计与向量自回归相结合的方法对短期电力负荷进行预测,预测结果拟合良好,提高了电网公司对电力负荷的预测精确度,为电网公司制定负荷预报曲线提供精准数据信息,为电网公司编制电力负荷计划提供理论支持和有效的方法。     

短期电力负荷预报的神经网络法综述

介绍了人工神经网络（ＡＮＮ）在电力系统短期负荷预报中的研究现状，并对目前所提出的各种方法作了评价。在此基础上，对ＡＮＮ技术在短期负荷预报中的应用做出了几点展望。     

一种考虑修正因素的短期负荷预报方法

介绍了一种考虑修正因素的短期负荷预报方法。它是以时间序列分析理论为基础,采用多重相关原理,用一阶线性回归模型建模并预测,最后对预测结果考虑周周期因素进行了修正。实例计算结果表明,提高了预测精度。这种方法为调度进行24小时在线负荷预报提供了一种有效的、实用的手段。     

电力系统高级应用软件负荷预报功能模块运行维护简介

EMS(Energy Management System)能量管理系统需要过去、现在、未来三类数据，而负荷预报是未来数据的主要来源，按周期分有超短期、短期和中长期之分。对地调自动化系统而言，应用较多的主要是短期负荷预报。短期负荷预报在线从SCADA数据库获得准确的实测负荷数据，以历史相似日的负荷数据为基础，兼顾近期内的负荷变化趋势，并综合考虑其它因素影响，找出变化规律建