数据处理组合方法在电力负荷预测中的应用

在介绍数据处理组合方法GMDH基本原理及算法的基础上,将其用于电力负荷时间序列数据预测,并通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可以得到满意的预测结果。     

突变期电力负荷预测方法及其应用

为提高天气突变期电力负荷预测的精确度,分析了气象敏感因素对突变期电力负荷的影响,提出了负荷-天气突变修正策略,结合数据挖掘模型,并利用组合预测方法相对于单一预测模型的优势,设计了一种基于组合预测的突变期电力负荷预测方法.统计结果表明该方法显著提高了突变期的负荷预测精确度,对安徽电网电力总负荷的预测结果证明了该方法的有效性和优越性.     

基于客户用电数据的多时空维度负荷预测综述

随着新型电力系统建设的快速推进,风力发电、光伏发电等新能源比例的不断升高,电动汽车等新型电力负荷的加入,以及用户参与新型电力市场需求响应等新形势,均对电网结构产生深刻影响,使得客户用电负荷时空特性逐渐增强,进一步对电力负荷预测技术提出了新的要求。该文在此背景下,对电力负荷预测现有技术进行总结与展望。首先,从预测方法、预测尺度、预测对象等多方面分析电力负荷变化给负荷预测带来的变革;在分析传统电力负荷预测技术不足的同时,对现代电力负荷预测方法和技术进行总结;进而,梳理出目前电力负荷预测领域面临着数据可用性、影响因素多元化、地区差异性等方面的挑战;进一步地针对这些挑战,对未来电力负荷预测在技术层面和应用层面的发展进行分析和展望。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力负荷模型;然后,基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布;最后,基于训练完成的模型对未来负荷的概率分布进行预测,从而实现电力负荷概率区间预测。采用实际电力负荷数据进行验证,并与其他方法进行对比。实验结果表明,所提方法取得了较高的预测区间覆盖率和较窄的预测区间宽度。     

准确把握电力市场方向 切实做好电力负荷预测

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法,并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述,同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议。     

准确把握电力市场方向切实做好电力负荷预测

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法,并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述,同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议.     

基于智能技术的短期负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力研究的一个重要组成部分,随着电力智能化的加快发展,为电力负荷预测提供了更准确有效的方法。目前有多种电力负荷预测方法,但由于预测模型适用条件的限制,使得负荷预测存在困难。因此,本文选择了基于统计理论的支持向量回归方法来进行预测。文中结合贵州某经济开发区短期电力负荷的历史数据,应用支持向量回归法对该负荷进行了预测,得到了精度较高的预测结果。     

区域电网规划负荷预测实例

负荷预测是电力规划的基础,采用线形趋势模型法、电力弹性系数法、空间负荷密度法对广州经济技术开发区进行了负荷预测。提出了负荷指标的改进方法,并对新发展起来的空间负荷密度法进行了论述。几种负荷预测方法的结合有效改善了负荷预测结果。     

应用GMDH的逐月负荷预测

电力负荷常常受到宏观经济、社会、政策、气候等条件的影响。若将负荷数据作时序数据处理,则又具有非稳定性。问题在于按时序分析作为负荷预测方法需要稳定的时序数据,这就要看采用哪一种正常处理方式。本文介绍一种统一采用各种数据、迅速适应负荷显著变化的方法——在预测模型编制程序中编进正常性处理,自动应用GMDH的方法。所谓GMDH(Group Method of Data Handling)法,就是按Ivakhnenko的控制论模拟法作数组处理。     

电力系统中长期负荷预测方法发展探讨

中长期电力负荷预测的主要工作是预测未来几月、几年甚至更长时间段内的电力负荷的时间和空间分布,对于制定电力系统发展规划及燃料计划等具有重要指导作用。为充分利用现有研究成果,分析了中长期负荷预测的特点和现有成熟方法,分类讨论了各中长期负荷预测方法的适用条件和存在的问题。重点讨论了将主动配电网、电力大数据与云计算、空间电力负荷预测、数据预处理、预测误差评估和概率性负荷预测等纳入未来的中长期负荷预测方法研究体系中的必要性和重要意义,探讨了中长期负荷预测方法未来的研究重点及方向。     

电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型

中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提，预测的精度高低对国民经济各部门至关重要，因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长，影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点，同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重，本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型，以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。     

电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究

主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果，对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究，提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法，通过对加权最小二乘法的修改，实现了负荷预报模型参数的抗差估计。算例表明，所提出的算法在处理中长期负荷预测中数据的粗差问题上效果较好，是改善预测精度的有益尝试。     

神经网络预测中长期电力负荷对比研究

为避免传统方法预测中长期电力负荷建模的复杂性,根据电力负荷历史数据,研究了基于LM算法的BP网络、RBF网络在中长期电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素。从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。     

采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益.分析了支持向量机(support vector nachine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法.该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数.实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度.     

基于时间分解技术的中远期逐时负荷预测模型

中远期电力负荷预测对于引导电网规划建设和提升电力系统资源优化配置具有重要意义。为解决当前中远期负荷预测时间尺度过大、预测精度有限的问题,利用时间分解技术,对电力负荷的长期趋势与短期特征分别进行建模分析,从而提出一种新型预测方法,将中远期负荷预测的时间尺度缩短至小时,实现中远期逐时负荷预测。算例分析表明,所建模型在中远期逐时负荷预测方面的性能优于现有的同类模型,具有较高的全局精度和稳定性。同时,能够有效呈现电力负荷的概率密度特征和极值特性,有望为中远期电力规划提供参考。     

基于支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷的因素多,随机性强,单一预测方法很难满足不同情况的预测需要,组合预测能较好地解决单一模型的不足,但现有组合预测模型主要基于经验风险最小,预测精度受组合模型的限制.本文提出一种基于最小二乘支持向量机的中长期负荷组合预测模型,该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择多项式核函数的最小二乘支持向量机进行组合预测.实际算例表明,本文提出的组合模型预测平均误差仅为1.719%,具有良好的可行性和有效性.     

基于粗糙集理论的灰色理论中长期负荷预测法

针对城市配电网负荷受各种不确定因素的影响很大问题,应用粗糙集理论研究了历史数据不确定性影响下的配电网中长期负荷预测,利用粗糙集理论与灰色理论相结合,提出了适合配电网总量负荷预测的方法,通过实际算例验证了此种方法的有效性.     

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。     

基于粗糙集和多元线性回归的电力系统中长期负荷预测

基于粗糙集理论和多元线性回归模型,提出一种预测电力系统中长期负荷的新方法。首先采用一种完备的属性约简算法对影响电力负荷的诸多相关因素进行约简,得到与负荷关系最为密切的核心因素。在此基础上,建立多元线性回归模型来预测未来年的负荷。对一个实际电网的负荷进行预测,结果表明所提方法符合中长期负荷预测的特点并具有较高的预测精度。     

基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测

提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。