内蒙古西部电网负荷动态组合预测

通过负荷预测方法的分析和动态选择与组合预测，使预测贴近电网的实际。各种修正系数的引入使现有负荷预测与实际负荷的偏差降到最小。     

一种实用的短期负荷组合预测方法

组合预测理论的发展正逐渐趋向成熟,其在电力系统负荷预测的研究与实践也逐渐增多。文中分别应用简单平均组合与最优加权组合原理,建立了短期负荷预测的组合模型。模型通过对某省负荷样本数据的分析,采用多角度选取样本,充分利用有限历史数据;同时引入多种数学模型,吸收了各模型所具有的优点。该模型具有预测精度高,建模速度快的特点。某省实际负荷数据的测试证明了模型的实用性。     

最优组合预测方法在电力负荷预测中的应用

将负荷预测问题视为一个多目标决策问题,提出了一种多层次结构的最优组合预测方法。在数据优化的同时,还考虑到了人的判断,因此可将该方法应用于长期负荷预测中。算例结果表明,本文所提出的层次分析最优组合预测法具有较高的预测精度,预测结果有一定的可靠性。     

泰州电网负荷特性分析及负荷预测

随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法.     

贵州电网负荷预测分析

省地一体化负荷预测分析管理是以电力市场需求分析与预测理论为核心,基于计算机、网络通信、信息处理技术及安全管理模式的综合信息系统。     

非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究

短期电力负荷同时具有增长性和季节被动性的二重趋势，这使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对于这种具有复杂的非线性组合特征的序列，使用某一种模型进行预测，结果往往不理想。为了提高短期电力负荷的预测精度，提出了具有季节型特点的电力负荷灰色组合预测模型。在此模型中，灰色模型处理非线性问题具有一定的优势，它可以很好地反映电力负荷的增长性特点。季节变动指数(SVI)用来拟合电力负荷的季节性趋势。最后对季节型灰色预测的残差建立时间序列的AR(p)模型。由于综合考虑了电力负荷的多种特征，此组合预测模型明显地提高了预测精度。     

华东电网负荷预测管理系统

介绍了华东电网负荷预测管理系统的结构与功能,评述了其投运情况及效果,并对进一步的改进作了简单探讨。     

湖南电网短期负荷预测工作的分析

前言在电网商业化运营中,短期负荷预测不仅是电网运营效益的指南针,而且对中、长期负荷预测的调整具有重要的参考价值。为了把湖南电网短期负荷预测工作提高到一个新水平,根据近年来湖南电网开展商业化运营的情况,对影响湖南电网用电的主要因素和短期负荷预测中存在的问题,进行了简要分析和探讨,并结合当前电力市场运营的实际情况,提出了搞好电网短期负荷预测工作的建议和亟待解决的问题。１负荷预测在１９９８年湖南电网运行中的作用１９９８年湖南电网频率合格率为９９．９９６６％,比１９９７年增加０．０２６６个百分点,创湖南…     

电网短期电力负荷预测系统的研究

本文介绍了一个电网短期负荷预测系统。从实际出发，文中将平时和重大节目期间的负荷预测分别研究。首次提出了参数自校正时序倍比预测法，并将灰色预测模型引入节日负荷预测，具有较强的人工干预能力和自适应智能性。软件包将数据库与计算语言有机地结合起来，具有良好的汉化人机界面和输入输出方式。操作方便，实用性强，预测精度理想。该系统已在河北省电力局中调试运行。     

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。     

非线性动态模型在电力负荷预测中的应用

根据电力系统负荷变化的特点,采用非线性GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型相结合的非线性动态GM（1,1）模型对其进行预测。通过实例分析与检验,证明NLDGM（1,1）模型比传统GM（1,1）模型与NLGM（1,1）模型精度更高、误差更小、预测效果更好。所以,该预测模型具有一定的应用价值。     

中长期电力负荷组合预测

电力负荷的中长期预测是电力投资决策的关键,但由于其影响因素众多、变化较大等原因,预测精度一直是一个难点,基于神经网络的组合预测可以提高预测精度。     

马尔科夫链在电力负荷组合预测中的应用

针对单一模型都有其特定的适用范围和条件,文中提出了一种基于马尔科夫链拟合的非负时变权重组合预测算法.该算法通过马尔科夫链对筛选出模型的状态概率分布变化规律进行拟合,将一步转移概率矩阵的估计问题转化为多元约束自回归模型,然后利用一步转移概率矩阵的估计和初始状态概率分布来确定组合权重.实例表明,该方法计算量小、精确度高、具...     

电网负荷的非线性灰色预测

应用非线性灰色模型对电网用电量进行预测,与线性灰色模型进行了对比并对模型特性进行了分析。理论分析和实例表明非线性灰色模型较线性模型性能优越,值得在负荷预报领域推广应用。     

地区电力负荷预测浅谈

电力负荷预测是电力企业生产经营活动的重要组成部分 ,是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一 ,根据地区电力负荷特点 ,提出了提高负荷预测准确率的措施     

人体舒适度指数在短期电力负荷预测中的应用

针对地区电网负荷易受多种气象因素影响的特点,引入人体舒适度这一气象新概念,综合分析天气因素对用电负荷的影响,并在人工神经网络法短期电力负荷预测的输入单元中,以人体舒适度指数代替温度、风速、相对湿度。经长春电网实际数据预测计算,证明此方法与引入人体舒适度指数前相比,可减少输入单元的个数,提高负荷预测精度。     

人体舒适度在短期电力负荷预测中的应用

通过在短期电力负荷预测中引入人体舒适度这一气象新概念,综合考虑了天气变化因素对用电负荷的影响,使得在实际预测过程中减少了人工神经网络法中的输入单元,加快了网络收敛速度,明显提高了电力负荷预测精度。     

县市级电力负荷预测方法初探

通过对义乌市用电负荷特点的介绍，分析工业用电、市下笔清秀主照明用电的规律及影响负荷变化的因素，提出提高负荷准确率的几种工作方法，并在实践中总结出科学预测电力负荷的流程图。     

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。