计及模型综合指标评价的西南电网中长期负荷变权组合预测

为解决单一预测模型难以适应西南电网不同区域的负荷变化问题,针对西南电网各区域年负荷变化的特点,提出采用计及综合指标评价的负荷变权组合预测模型。首先引入改进灰色关联度指标、预测有效度指标和模型冗余检验指标作为模型选择依据,形成适合不同区域的历史负荷变化的基模型库。然后引入自适应变权重算子对基模型进行组合预测,获得西南电网区域年负荷预测值。算例利用四川省、重庆市以及西藏自治区2006—2019年的电力消费量进行测试,结果表明所提预测方法能够有效预测西南电网负荷变化,相比最优权重模型、等权模型和最优单一模型算法具有更高的预测精度。     

考虑数据新鲜度和交叉熵的电动汽车短期充电负荷预测模型

研究了公交车充电站短期负荷预测方法,提出了一种基于数据新鲜度和交叉熵的组合预测模型。首先,对公交车充电站的负荷特性进行分析,发现日充电负荷具有波动大、周期性、与气象条件(温度、降雨等)密切相关的特点。其次,对组合预测模型在累积历史预测误差的过程中作了如下改进:1考虑充电负荷样本数据的时间特征和波动性特征,给出了基于灰色关联度的相似日选取方法;2考虑单一模型在预测过程中的精度和稳定度,基于交叉熵和正态分布概率密度函数建立组合预测模型,动态地调整权重系数;3充分考虑数据源的时间有效性,提出新鲜度函数的概念,改善了单一预测方法的概率密度分布函数,进而优化组合预测的权重系数,进一步提高组合模型预测精度。基于北京市某公交车充电站的历史充电数据构建训练样本和测试样本,通过与单一预测模型和其他组合模型的预测结果进行比较,证明了所提组合预测模型的有效性。     

变权重组合应用于短期电力负荷预测的研究

依据变权重组合预测理论,提出了一种新的适用于电力系统短期负荷预测的变权重组合预测法。这一方法建立在最大信息利用的基础上,集多种单一模型所包含的信息。介绍了变权重组合预测模型,样本点组合预测优化模型,预测时样本点组合预测权系数的确定。并通过实例分析说明在多数情况下,这一方法可以提高短期预测的精度和可信度。     

层次结构下的中长期电力负荷变权组合预测方法

提出了一种基于层次结构的中长期电力负荷变权组合预测方法,借鉴层次分析法的思想,构造一个层次结构来确定组合权重:采用熵值法确定模型评价指标的相对权重;采用方差–协方差优选组合预测方法和灰色关联分析分别确定各单一预测模型在各评价指标下的相对权重,最终确定组合预测模型中的组合权重。在组合预测的整个过程中,根据负荷发展的"近大远小"原则,引入等维信息的概念,实现了变权组合预测,使预测结果能够更合理地反映电力负荷的发展规律。最后通过一个实例验证了该方法的有效性。     

基于Shapley值组合预测技术在电力负荷预测中的应用

为了提高负荷预测的准确性,减少负荷预测误差,引入了组合预测模型,使几个电力负荷预测模型有机地结合起来。在组合预测权重分配问题上,采用了博弈论中的Shapley值的分配模型,从而确定出各个模型的合理的权重。通过实例论证,证明该方法可以有效地提高负荷预测精度。     

电力负荷组合预测模型权重算法设计与应用

为改善电力负荷预测模型的拟合能力和提高预测精度,提出集结多种单项预测模型信息的组合预测模型,其关键点是确定各单项预测模型的权重系数。以历史拟合效果最佳为目标,利用目标函数和约束条件的特性,应用最优化计算方法中的混合罚函数法和最速下降法设计权重系数的算法,并通过计算机程序求解。将组合预测模型应用于广东省开平市的电力负荷预测,其拟合方差比各单项预测模型的拟合方差小,说明该组合预测模型比任一单项预测模型优。     

基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。     

中长期电力负荷预测模型筛选与组合方法

将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,完善了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系。依据提出的协调因子、综合有效性指标等概念,构造了基于综合有效性指标和模型冗余校验的预测模型筛选方法和基于综合有效性指标体系的中长期电力负荷变权组合预测模型。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。     

等维新息熵值法在中长期负荷预测中的应用

针对电力系统中长期负荷预测会受到很多不定因素的影响,通过采用组合预测等维新息熵值法对中长期电力负荷进行建模,建立了基于等维新息熵值法组合预测数学模型。先是用最优加权几何平均法和灰色关联分析法算出单一预测模型的权重,接着由熵值法确定模型评价指标的相对权重,最终获得组合权重因子。在组合预测模型中引入了等维新息数据处理的思想,实现了变权重,使预测结果能够更加合理地反映负荷发展趋势;并通过寻找等维新息的最佳维数区,优化了等维新息熵值法组合预测模型,得到更高的预测精度。计算结果显示了采用等维新息熵值法对中长期电力负荷进行预测的有效性。     

基于改进的预测有效度的中长期负荷组合预测

变权组合预测是负荷预测研究领域的热点,预测的关键是确定加权系数的原则.引入可信赖域α,改进了预测精度矩阵,推导了单个预测和组合预测的k阶改进预测有效度.通过拟合样本因子β,区分了样本区和预测区的加权系数.给出了基于一阶和二阶改进预测有效度最优级原则的中长期负荷组合预测模型.实际算例说明了预测模型的有效性.     

基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究

针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。     

一种变权灰色组合预测模型在中长期电力负荷预测中的应用

提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中.实例计算证明了该模型在中长期电力负荷预测中的有效性,该模型兼具了灰色模型的简单性和变权组合预测的精确性.     

基于黄金分割法优选的中长期负荷变权组合预测

为了提高中长期负荷预测的精度,避免单一的灰色模型预测和指数平滑法预测精度偏低的缺点,提出了基于黄金分割法优选的自适应变权组合预测方法。该方法首先对灰色预测方法和自适应三次指数平滑法进行了改进,以拟合值与实际值之间的相对误差绝对值之和最小为目标,利用黄金分割法优选出自适应三次指数平滑法的平滑系数,确定最优的三次指数平滑模型,然后以同样的方法确定灰色模型和自适应三次指数平滑法的权重。接着,对原始负荷数据进行新陈代谢,重复利用黄金分割法优选出新的平滑系数和各单一方法的权重,即可得到新的变权组合预测模型。仿真结果表明,所提出的自适应变权组合预测方法切实可行,与单一的灰色模型、三次指数平滑法及等权组合预测方法相比,有效地提高了中长期负荷预测的精度。     

考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法

提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实例证明该方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,因而具有广泛的自适应性,对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。     

基于神经网络的负荷组合预测模型研究

给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。     

基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测

提出一种联合灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机回归(least square support vector regression,LSSVR)算法的电力短期负荷智能组合预测方法。在考虑负荷日周期性的基础上,通过对历史负荷数据的不同取舍,构建出各种不同的历史负荷数据序列,并对每个历史数据序列分别建立能修正b 参数的GM(1,1)灰色模型进行负荷预测;采用最小二乘支持向量机回归算法对不同灰色模型的预测结果进行非线性组合,以获取最终预测值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,提高了预测精度。仿真结果验证了所提出组合方法的有效性和实用性。     

基于改进秩次集对变权组合模型的月度负荷预测

为进一步提高月用电负荷预测精度,本文提出一种基于改进秩次集对和灰色模型的变权组合预测方法.采用改进秩次集对算法,在秩次集对模型中引入天气指标,并利用熵权法确定各指标权重,增强了秩次集对算法的适应性和有效性.接着采用变权法将改进秩次集对模型和灰色模型进行变权组合,不断滚动优化组合模型权重,改善了单一模型预测精度的稳定性....     

基于进化规划算法的电力负荷组合预测模型研究

为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,使用进化规划算法以误差最小为目标优选组合预测各模型的权重系数,从而将几个电力负荷预测模型有初地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。采用所提方法对某地区实际电网的供电量的历史数据进行了负荷预测,得到了满意的结果。