基于改进DBN的用电负荷预测建模与仿真

电力负荷数据的精准预测不仅能够保证电网可以安全地长期运行,而且能够提高经济效益和社会效益.针对电力负荷值的变化而导致变化规律很难用具体数学函数式表达的问题,提出了一种基于改进DBN的用电负荷预测模型.通过遗传算法选取网络权重,并将其应用于电网负荷预测.通过与BP网络模型的仿真对比可以得出,改进的DBN网络模型能够更好更...     

电力负荷的预测方法的建模与仿真

研究电力负荷预测准确性问题,电力负荷与天气、经济、假期等多种因素密切相关,变化规律具有周期性和随机性,单一预测方法不能全面进行准确预测,导致电力负荷预测精度低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种ARMA和BP神经网络的组合预测方法.首先采用ARMA模型对电力负荷的周期性变化规律进行预测,然后结合BP神经网络方法对电力负荷的随机变化规律进行预测,最后将2种预测结果进行相加,得到组合模型的电力负荷预测结果.采用某市电力负荷数据对组合模型预测性能进行验证,实验结果表明,组合模型充分利用了单一模型优势,使电力负荷的预测提高了精度,为电力负荷的预测提供了有效手段.     

基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测;该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度;仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较;仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的;周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。     

基于CNN-PSO-DBN的短期电力负荷预测

电力负荷参数受多维因素影响，为提高短期电力负荷预测精度，提出一种基于特征参数筛选的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)结合的负荷预测模型。首先通过对多维输入参数进行优化筛选，利用CNN进行特征提取，将提取的特征向量输入到DBN网络中进行训练，得出预测结果。由于DBN网络权值的随机初始化，采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法迭代求解权重最优值。仿真结果表明，上述方法较于其它网络模型具有更好的预测性能。     

能源互联网中需求侧资源参与电网控制的边云协同技术研究

能源互联网技术能够实现需求侧可调节电力负荷资源与输配电资源、发电资源的信息融通,发挥需求侧可调节电力负荷在电网供需平衡调节中的价值效益。通过整合需求侧资源参与电网不同控制模式的优缺点,提出了一种以电网侧云平台为主导、聚合商内部分散协同加用户侧边缘控制主动响应的能源互联网供需资源协调控制框架及方法,能够有效提高可调负荷资源响应电网调度的灵活性与快速性。     

基于TLBGA-GRU神经网络的短期负荷预测

短期负荷预测在电网调度安排和电力市场交易中发挥着重要作用,预测精度高,有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。为充分挖掘负荷数据中时序性特征的联系,解决神经网络中由超参数的随机选取导致的预测精度下降问题,提出一种基于教与学的遗传算法（TLBGA）和门控循环单元（GRU）神经网络的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法对原始数据进行相关度分析,剔除冗余特征,使输入与输出保持较好的映射关系,在遗传算法中加入一种基于教与学优化的新型变异算子,用于防止其出现早熟收敛问题,从而提高解的质量。在此基础上,运用改进后的TLBGA算法对GRU神经网络模型进行超参数寻优,更新GRU的模型超参数并使其性能达到最佳状态,以提高负荷预测的精度。对欧洲某地区的电力负荷数据集和美国PJM电力市场公开负荷数据集进行预测,结果表明,该方法的预测精度分别达到了97.1%和97.2%,相比反向传播神经网络、循环神经网络及GRU神经网络模型,具有更高的预测精度。     

PCA-SVM在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,传统方法无法消除数据之间冗余及复杂特征,导致预测精度较低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)电力负荷预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对电力负荷的影响因素进行处理,消除各因素之间的高度冗余性,通过提取样本集的主成分完成数据预处理,有效地压缩样本集的维数,加快SVM学习速度并提高预测精度,然后利用支持向量机,对保留的主成成分进行建模预测.最后利用PCA-SVM模型对华东地区1978～1998的电力负荷进行了验证性测试和分析.实验结果表明,相对于各参比模型,PCA-SVM模型可以有效地降低样本集的维数,提高负荷预测精度.PCA-SVM是一种高效、高精度的电力负荷预测方法.     

一种小波神经网络的电力短期负荷模型研究

为了提高电力短时负荷预测精度，提出一种基于小波神经网络的短期负荷预测模型。通过小波分析进行负荷序列分解，获得不同频率负荷分量规律；由粒子群算法进行粒子群适应度排序，提升算法收敛速度和收敛能力；为避免算法陷入局部收敛性，引入混沌理论来增强全局搜索能力。将改进的PSO-WNN短期负荷预测模型应用于实例验证中表明：PSO-WNN模型相较于传统WNN模型和PSO模型对电力短时负荷的预测精度分别提高了3.16%和2.12%,预测效率提高了近一倍，算法能有效满足电力调度短时负荷预测的需求。     

考虑负荷精细化的虚拟电厂优化调度

由于可再生能源具有较强的波动性,导致其出力与计划出力存在偏差.聚合风电、燃气轮机、储能设备组成虚拟电厂参与电力市场,根据负荷用电特性将用户可控负荷进行分类并建立精细化分类负荷的模型.以虚拟电厂收益最大为目标,构建不同类型负荷分别参与需求响应的优化调度模型,通过转移或削减部分负荷量以及合理分配储能和燃气轮机出力,来抑制风...     

基于尖峰消除及小波平滑的新型电力负荷数据清洗策略的研究

短期功率负荷预测是对电力系统进行优化调度的重要参考依据。但是在实际电力负荷预测中,取得的数据会存在大量的噪声以及错误记录,若直接使用这些数据进行模型训练会大大降低预测精度。因此对原始数据进行适当的清洗操作对提高数据的可用性、提高预测精度显得十分重要。研究提出了基于尖峰消除及小波平滑的电力负荷数据清洗策略,可以显著提高电力负荷数据的水平平滑性和垂直平滑性。使用实际负荷数据的SVM及NNet预测结果表明,使用该清洗策略后的预测精度相比于使用前有明显提高。     

多算法多模型与在线第二次学习结合的短期电力负荷预测方法

为了提高短期电力负荷预测精度,首次提出多算法多模型与在线第二次学习结合的预测方法。首先,利用互信息方法和统计方法对输入变量进行选择;然后,通过Bootstrap方法对数据集进行多样性采样,利用多个不同的人工智能算法和机器学习算法训练得到多个差异化较大的异构预测模型;最后,用每个待预测时刻最近一段时间的实际负荷值、第一次学习生成的多异构预测模型的负荷预测值构成新训练数据集,对新训练数据集进行在线第二次学习,得到最终预测结果。对中国广州市负荷进行预测研究,与最优单模型、单算法多模型和多算法单模型相比,在每日总负荷预测中,全年平均绝对百分误差（MAPE）分别下降了21.07%、7.64%和5.00%,在每日峰值负荷预测中,全年MAPE分别下降了16.02%、7.60%和13.14%。实验结果表明,推荐方法有效地提高了负荷预测精度,有利于智能电网实现节能降耗、调度精细化管理和电网安全预警。     

基于数据挖掘的PSO-BP短期电力负荷预测

针对海量用电数据环境下,如何提高电力负荷预测精度的问题,采用数据挖掘对电力负荷历史数据进行聚类分析以及异常检测,并利用灰色序列对异常数据进行修正。利用蚁群算法对粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法进行优化,以提高算法的预测精度。通过对历史负荷数据进行试验,验证该方法的预测平均误差为3.16%,低于无数据挖掘的PSO-BP算法模型以及PSO-BP算法模型的预测误差。该方法具有一定的实用性以及有效性。     

Implementation of hybrid short-term load forecasting system with analysis of temperature sensitivities

Load forecasting is necessary for economic generation of power, economic allocation between plants (unit commitment scheduling), maintenance scheduling, and for system security such as peak load shaving by power interchange with interconnected utilities. A novel hybrid load forecasting algorithm, which combines the fuzzy support vector regression method and the linear extrapolation based on similar days method with the analysis of temperature sensitivities is presented in this paper. The fuzzy support vector regression method is used to consider the lower load-demands in weekends and Monday than on other weekdays. The normal load in weekdays is forecasted by the linear extrapolation based on similar days method. Moreover, the temperature sensitivities are used to improve the accuracy of the load forecasting in relation to the daily load and temperature. The result demonstrated the accuracy of the proposed load forecasting scheme.     

电力大数据下的短期电力负荷预测

电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。本文就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。     

A Model Predictive Scheduling Algorithm in Real-Time Control Systems

The ineffective utilization of power resources has attracted much attention in current years. This paper proposes a real-time distributed load scheduling algorithm considering constraints of power supply. Firstly, an objective function is designed based on the constraint, and a base load forecasting model is established when aggregating renewable generation and non-deferrable load into a power system, which aims to transform the problem of deferrable loads scheduling into a distributed optimal control problem. Then, to optimize the objective function, a real-time scheduling algorithm is presented to solve the proposed control problem. At every time step, the purpose is to minimize the variance of differences between power supply and aggregate load, which can thus ensure the effective utilization of power resources. Finally, simulation examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

基于相空间重构理论的电力负荷预测

研究电力负荷预测问题。针对电力负荷既受非线性变量的影响又受自身混沌性质的影响,单一预测方法无法同时完善地映射其复杂关系,导致预测精度较低。为进一步提高电力负荷预测准确度,融合相空间重构理论与支持向量机,提出了一种人工智能的新电力负荷预测方法(PSR-SVM)。首先以对数线性平稳法对初始电力负荷数据进行去趋势处理。然后基于粒子群算法对相空间重构参数与支持向量机参数进行同步优化,以最优延迟时间τ和嵌入维m进行电力负荷序列相空间重构,并以支持向量机及其最优参数构建非线性电力负荷预测模型。最后以某电力公司1978～1998的电力负荷进行仿真,结果表明,新模型预测精度明显高于参比模型,是一种高精度、可行的电力负荷预测方法。     

计及光伏及风电并网的电力系统短期负荷预测

为提升光伏、风电等分布式能源大量接入电网后短期电力负荷的预测精度,促进电网消纳能力提升,本文对光伏出力及短期用电负荷采用小波——径向基函数(RBF)神经网络预测方法;对风力发电首先利用总体平均经验模态分解(EEMD)方法对其功率数据分解,再采用BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、ELMAN神经网络四种神经网络预测方法进行预测,并用粒子群算法(PSO)和灰色关联度(GRA)修正。最后,利用等效负荷的概念,分析光伏、风力发电并网对于短期电力负荷预测的影响,并将三种模型有效结合,得到了考虑光伏及风力发电并网的电力系统短期负荷预测的等效负荷预测模型。实例分析表明,本文所提方法相较于其他方法在该预测项目上具有相对更高的预测精度。     

基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法

本文提出了一种基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法。该算法使用了改进的人工蜂群算法与BP神经网络融合生成的进化神经网络,并且使用改进的人工蜂群算法对进化神经网络的偏置和权重进行优化。该算法将火电历史负荷数据作为输入,使用进化神经网络训练预测模型,预测未来一段时间内的电网负荷。首先获取历史负荷数据,然后将收集到的数据应用于进化神经网络模型训练。人工蜂群算法作为一种全局搜索算法,可以有效地探索模型参数空间,寻找最佳的模型参数组合以提升预测精度。为了验证所提出的负荷预测方法的有效性,本文使用了火电网负荷数据进行测试。实验结果表明,在短期电网负荷预测方面,本文提出的进化神经网络比传统方法预测结果更加准确可靠。