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ANN在电力系统中期负荷预测中的应用 总被引:10,自引:6,他引:10
本文提出了ANN在电力系统中期负荷预测中的应用。基于优化理论,采用改进型BP算法,该算法学习精度高,收敛速度快。通过仿真算例证明了该算法的优点,并将训练结果应用到了配网规划的实例中,验证了ANN在中期负荷预测中的可行性。 相似文献
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合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径.依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果.选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天.影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来.用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度. 相似文献
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合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径。依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果。选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天。影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来。用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度。 相似文献
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模糊理论在中长期负荷预测中的应用 总被引:12,自引:4,他引:12
本文先介绍三种用模糊理论进行中长期负荷预测的方法的数学模型,即模糊指数平滑法,模糊线性回归法和模糊聚类预测法,然后以邢台地区实际预测为例,给出预测结果,并对三种方法进行了比较和误差分析,实践证明了这三种方法具有比传统方法预测精度高、预测误差小的优点,应予推广使用。 相似文献
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灰色理论在负荷预测中的应用与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
根据各种应用实例分析原始数据量及原始数据的累积加次数对GM(1,1),模型的影响,针对GM(1,1)模型在电力负荷预测中存在的问题,提出利用GM(1,1),模型残差信息建模来缩小预测误差的方法,并指出依据原始数据的不同特点来选择不同的预测模型以期获得更佳的预测结果。 相似文献
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回归直线在电力中期负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
电力负荷预报,是为电网规划、电网拓展、电源合理增长、最佳投资时间等提供决策依据,以获得最大的社会和经济效益。在社会主义市场经济条件下,配合回归直线对中期负荷预报提供了一种预测方法。 相似文献
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针对传统神经网络收敛速度较慢且实时性较差的缺点,在考虑气候因素的情况下,分别用改进BP网络、径向基函数网络和Elman网络算法对某地区的负荷进行预测.通过对预测误差的分析,用证据理论的Dempster合成法则对算法进行融合,通过选取待预测日之前几天的数据作为融合样本,规定相应的基本信度函数,得到融合后的信度分配,从而决定相应时刻的预测模型.仿真结果表明,经过证据理论融合后选择的负荷预测算法具有较高的预测精度. 相似文献
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首先建立负荷预测的灰色模型,用3种不同阶数的灰色模型对负荷进行预测,针对灰色模型预测存在误差较大且误差变化剧烈的缺点,提出利用证据理论对负荷预测结果进行融合。通过分析3种灰色模型的预测误差,用Dempster合成法则融合预测结果的误差,并将融合后的结果重新用于负荷预测。结果表明,经过证据理论Dempster合成法则融合后的预测结果具有更高的预测精度。 相似文献
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基于证据理论的多模型组合电价预测 总被引:4,自引:0,他引:4
传统的组合预测方法主要依靠历史预测误差确定组合权值,预测结果受历史预测误差影响较大,没有考虑预测时点的外界影响因素。利用支持向量机,神经网络和时间序列等多种不同的预测方法,从不同侧面对电价进行预测。利用神经网络等模型对预测的历史误差和预测时点的外界影响因素进行分析建模,建立每个模型的可信度评价模型。采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型的可信度进行分析评价和合成,确立最终的模型组合预测权值。通过该权值对相应的预测结果进行加权求和得到最终的预测结果。以加州电力市场为例,证明了该方法的有效性。 相似文献
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电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务。讨论了灰色模型在短期电力负荷预测中的应用,对平常日电力负荷进行预测,其结果令人满意。 相似文献
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热指数指标在电力负荷短期预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
就电力负荷短期预测工作引入了热指数指标,它来源于生物气象学的统计结果,是人体感受气温和空气相对湿度综合作用的一组统计数据,推导出热指数在工程应用中的拟合函数,并应用于电力负荷短期预测工作中。热指数能更好地体现电力负荷和气象条件之间的关系,因此提高了电力负荷短期预测的准确度。 相似文献
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