基于X-12-ARIMA季节分解与年度电量校正的月度电量预测

月度电量预测是电力计划部门安排运行计划与制定购售电计划的基础。提出一种综合考虑多种经济因素的月度电量预测方法。首先,采用X-12-ARIMA模型对月度电量和多种经济因素进行季节分解,并利用逐步回归分析研究各经济量与用电量的关联关系和回归模型,获得初步预测结果;然后,利用多项式拟合进行年度电量预测,并对已有月度电量预测结果进行调整;最后,采用自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIM A)对受气象与节假日因素影响较大的月份进行分季节预测修正,获得精度良好的月度电量预测模型。该文采用广东省2009年3月至2014年4月的经济数据与电量数据对2014年5月至2015年4月的电量数据进行预测。预测结果的平均预测精度为97.78%,验证了预测模型的有效性。     

成分分解方法预测月度电力负荷

为了提高月度负荷预测精度,提出了基于X-12-ARIMA季节调整模型的月度负荷预测方法。首先在季节调整前,消除原始负荷中离群值、工作日、闰年等效应的影响,然后对经季节调整后的趋势循环序列应用H-P滤波方法进行成分分解,再针对分解后得到的长期趋势、循环周期、季节因子、不规则成分序列的特点选择了适合的预测模型进行预测并得到最终结果。通过甘肃地区188个月的负荷数据进行检验,结果表明该预测方法是可靠有效的。     

含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术

将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,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.采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测.应用实例证明,所提出的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,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度.     

含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术

将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,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。采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测。应用实例证明,所提出的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,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度。     

基于多层分解——累加原理的城市综合体月度用电量预测方法

由于存在严重的模型过拟合问题,传统的城市综合体月度用电量单步预测方法往往不能提供准确的预测结果。提出一种基于多层分解-累加原理的城市综合体月度用电量预测方法。该方法首先将城市综合体内部负荷根据其负荷特性细分为3类;然后,针对每一类型的负荷搜集其历史小时用电量数据,并根据数据的星期标签再次分解,以提高多步预测模型的预测精度;接着,使用改进的经验模态分解(improved empirical mode decomposition, IEMD),将用电量序列中不同尺度的波动和趋势特性分离开来,并利用极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法对分解后的各分量分别建立对应的多步预测模型;最后将预测结果逐层累加得到月度用电量预测结果。研究结果表明,文章提出的方法能够有效地捕捉城市综合体用电量变化规律,其预测误差精度比传统方法提升了18.2%~34.9%。     

基于EMD-GRU的短期电力负荷预测方法

高效精准的短期负荷预测对电力系统安全稳定运行至关重要。提出一种基于经验模态分解（EMD）和门控循环单元（GRU）的组合预测模型。首先选取日期因素、气象因素和历史负荷因素构建输入特征集;再利用EMD算法将随机性强的历史负荷数据分解为有限个特征互异的固有模态函数分量和趋势分量,并和日期因素、气象因素一起作为GRU网络的输入;采用2层GRU循环网络增加网络深度,提升模型学习能力,对各分量数据分别预测并叠加重构输出预测值。以我国某地负荷数据为实际算例,实验结果表明,采用该方法预测误差仅为6.11%,相较于GRU网络模型和BP神经网络模型,预测精度得到巨大提升;相较于EMD-LSTM网络模型,在预测精度相差0.04%的情况下,预测时长缩短25.99%,训练效率得到显著提升。     

月度用电量灰色预测改进模型

灰色模型是年度电量预测的有效方法。引入季节指数平滑法改进灰色模型,使其更适合具有季节周期性的月度用电量预测;并提出了一种基于马尔科夫过程的残差修正法,以提高月度电量预测的准确率。最后,以某市月度用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证了改进模型在月度用电量预测中的有效性。     

计及经济因素的混合模型电量预测研究

精确的电量预测是进行电网规划和建设的重要依据.为解决月度用电量预测方法思路单一、预测模型通用性不强、预测精度低等问题,通过对区域用电量与经济的历史数据研究分析,提出了一种计及经济因素影响的混合模型月度用电量预测方法.该方法将回归分析法和指数平滑法这两种预测方法相结合,建立电量预测模型,取得了较高的预测精度;最后,将本模...     

基于春节影响时期分析的中期负荷智能预测

针对传统春节效应影响时期按经验选取以及物理意义模糊的问题,提出了一种适于用电量春节效应调整新方案,以估计和消除春节效应对电量的影响。首先提出一种确定春节效应影响时期的方法;然后基于X-12-ARIMA模型形成一种春节效应调整新方案,对原始电量序列进行修正,以减小春节效应影响月份的预测误差;最后利用支持向量机模型, 进行某省月度负荷用电量预测算例分析,验证该春节效应调整方法的正确性和有效性。算例表明,所提出的春节效应调整方法可有效改善用电量数据质量,有助于对中期负荷用电量做出更为精准的预测。     

基于气象大数据的城市电力负荷预测

为克服利用气象因素对用电量预测任务中必须先观测到气象条件再进行预测的困境,提升用电量预测准确性,提出一种基于时序卷积网络与循环神经网络的用电量预测方法.使用时序卷积网络基于历史气象数据对未来气象条件进行预测,结合历史用电量数据对未来用电量数据进行预测.算法在预测当前用电量时只依赖于过去的特征,因此无需先观测到当前气象特征.在真实的气象与用电量数据集上的实验结果表明,在仅使用气象因素这一外部变量时,算法对用电量的预测准确性超出了传统方法,有较高的实用性.     

基于GDP-电能消费耦合关系的中长期电量预测

建立了一种基于用电量和GDP之间耦合关系的中长期电量预测模型。首先利用协整检验和格兰杰(Granger)因果检验,剖析电能消费和经济发展之间的协整关系和因果关系,并建立中长期电量预测模型。然后采用误差修正方法对预测模型进行短期调节,以提高模型的鲁棒性以及预测精度。以某地区1991—2015年的用电量和GDP数据作为算例输入数据,结果表明:通过构建电能消费和经济发展之间的耦合关系,有助于提高预测模型的解释能力,同时含短期调节的中长期用电量预测模型具有更高的预测精度。     

基于智能加权混合模型的新型电力系统电量预测方法

随着电力系统的转型升级,新型电力系统的能源供应和消费发生了巨大的转变,因此对电量预测提出了更高的要求。月度电量的准确预测为新型电力系统的优化调度和电力市场的营销计划提供可靠的依据。在深入挖掘历史电量数据、综合分析月度电量特征及相关因素影响的基础上,结合Prophet算法和KELM神经网络算法各自的优势,提出了一种考虑气温、经济水平和节假日的月度电量组合预测方法。首先基于月度电量数据建立了Prophet预测模型,并进行了参数调优过程;其次利用KELM神经网络建立了基于历史电量、气温、GDP、节假日信息的预测模型,并通过参数调优确定最佳预测模型;最后,以加权组合的方式,建立月度电量组合预测模型。通过算例分析,比较了组合算法和其他算法的预测误差和预测效果,表明了本文所提组合模型在预测精度方面有所提升,验证了预测算法的有效性。     

广西电力经济协调发展研究

电力经济协调发展是影响国民经济可持续发展的重要因素之一。为了评估广西经济与电力间的因果关系和协整平衡关系,通过运用格兰杰因果关系及协整检验的方法,对广西1978—2007年电力与经济指标数据进行统计分析。研究结果表明：广西国民生产总值和工业总产值增加是推动区内电力装机容量增加及电力消费增长的原因,且广西工业生产总值与电力消费存在长期稳定的关系。     

考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型

当前对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷预测的研究大多集中在短期单一时间尺度,且鲜有考虑在较长时间尺度下不同季节电动汽车充电负荷存在的差异.基于此,提出一种考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型.首先,考虑季节特性对EV的电池最大载电量、里程耗电量和空调耗电量的影响,结合时空分布规律建立短...     

基于季节ARIMA模型的月度用电量置信区间预报模型

结合广东某地区用电量预测系统的开发工作,建立了基于季节ARIMA模型的月度用电量置信区间预报模型。该模型可方便求解出含一定置信度的预报结果范围,能体现出月用电量的真实值;时间序列方法的应用,避免了预测其他非用电量的困难。此外,还分析了数据统计中存在着的数据缺失问题及其处理方法。对地区电网月度用电量进行实际预测,取得了理想的结果。     

应用于月度用电量预测的小波分析法

月度用电量预测是中期负荷预测的主要内容,也是制定月度发电规划的基础。文中以美国亚利桑那州为例,采用小波分析法,首先使用小波变换获得若干个采样点减少一半的小波系数;然后分别对各系数插零、重构,恢复到原数据的长度;最后采用RBF神经网络对恢复长度的各系数进行预测。该方法将月度用电量的时间序列分解成趋势项和波动项,分别进行预测,提高了预测精度。     

考虑不同发展情境的江苏省中长期电力需求预测

传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一预测模型权重,利用客观熵权法得到各单个预测方法的综合权重。充分考虑未来经济发展的不同可能以及电动汽车、需求响应等用电技术改变因素,设定低速发展、高速发展和考虑其他因素的发展情境,并分别进行组合预测。将该组合预测方法应用于江苏省中长期负荷预测中,得到不同情境下的预测结果。