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为提高超短期负荷预测精度,特别是负荷曲线在拐点处的精度,在模糊聚类分析的基础上提出了一种选取局部相似日的改进模型。通过该模型选取局部相似日,并结合RBF网络提出一种新的预测超短期负荷方法。采用该方法建立2个预测模型,分别用于预测下个时刻和下一个小时段的数据。将该方法与灰色关联分析预测方法进行比较,发现该方法在预测精度上具有显著优势,证明新的预测超短期负荷方法有较高的可靠性与有效性。仿真结果表明,新的预测超短期负荷方法在工作日或休息日负荷曲线拐点处的预测上,均具有较高精度。 相似文献
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基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即"近大远小"的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布.并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点.应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比.结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度. 相似文献
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针对智能电网中实时状态监测和告警需求,提出一种电网短路电流超短期智能预测的方法.通过节点超短期负荷预测进行电网态势外推,采用基于广义回归神经网络的短路电流辨识方法对短期内的全网母线短路电流水平进行扫描,实现短路电流的超短期智能辨识.该方法为智能电网中超短期智能预测提供了一种快速仿真建模(FSM)的新思路,为智能调度辅助决策提供有力的技术支持.通过IEEE30节点系统验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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基于相似时间序列检索的超短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;通过扩展负荷序列相似的概念有效地增加了预测样本的数量,提高了预测样本的质量;对预测值的加权处理抵御了单样本预测带来的风险,使预测的精度稳定在一个较高水平。实际应用结果表明,该方法的预测精度高、稳定性强,能较好地满足电力系统各方面的需求。 相似文献
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基于超短期负荷预测和混合量测的线性动态状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
目前电力系统量测主要是广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)混合量测并存。利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测,并与WAMS量测组成混合量测系统,在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。此外,采用高精度的母线超短期负荷预测并通过潮流计算得到预测值,实现了系统状态的实时跟踪预测。该算法减少了动态状态估计的计算时间,提高了动态状态估计的计算精度。采用IEEE14节点系统对提出的算法进行了验证。 相似文献
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基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:6
电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。 相似文献
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为了改善海南电网自动发电控制(automatic generation control,AGC),充分发挥火电机组调节性能,基于超短期负荷预测原理建立了海南电网AGC超前控制模型。利用该模型和线性外推法可以预测未来一段时间内每隔5 min的系统负荷,并根据预测自动调整机组发电计划。在两个电厂的火电机组试验结果表明,所提出的AGC超前控制可以改善海南电网的调节质量。 相似文献
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基于改进灰色模型的超短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性. 相似文献