改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显。     

基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法（Only in Chinese）

针对短期和超短期负荷预测的特点，提出了一种基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推算法。该算法充分利用了短期负荷预测已取得的成果，解决了传统采用负荷历史数据进行超短期负荷预测时在拐点、天气剧烈变化和节假日期间负荷预测精度下降的问题。为了提高负荷预测精度，还讨论了在进行超短期负荷预测时，对历史坏数据的处理以及对短期负荷预测中对拐点预测不准的修正等实用性问题。通过在四川电网调度自动化系统中的应用结果表明，该方法速度快，精度高，运行可靠稳定，具有较强的适应性。     

一种实用的超短期负荷预测曲线外推方法

超短期负荷预测对电网功率平衡控制具有重要作用。文中针对超短期负荷预测特点,提出一种基于曲线模式分析的曲线外推方法,并讨论了历史坏数据处理以及对当前负荷水平的特殊处理等实用性问题,以保证预测结果的稳定性。通过对几个实际系统的应用结果表明,该方法速度快,精度高,运行稳定可靠,同时具有较强的适应性。     

基于改进相似日的超短期负荷预测法

在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法.该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 min负荷值.通过算例结果分析可知,该法预测误差较好,具有较强的适应性.     

基于局部相似与神经网络的超短期负荷预测方法

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。     

基于超短期负荷预测的电力系统动态状态估计

在常规动态状态估计的基础上,引入高精度的超短期负荷预测数据,将预测的节点注入功率作为滤波步的输入,实现了系统状态的实时跟踪预测。仿真表明,基于超短期负荷预测的电力系统动态状态估计算法提高了动态状态估计的计算精度．具有一定的现实意义和理论价值。     

基于自回归模型的超短期负荷预测方法

针对提前1小时的超短期负荷预测,在充分分析负荷特性的基础上,提出了基于自回归模型的超短期负荷预测,并利用拐点与负荷变化率的关系对预测结果修正。算例分析表明,该方法可以取得较高的预测精度。     

基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测

为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法。该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平。采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性。     

基于确定性退火方法的短期负荷预测

首次将确定性退火方法用于短期负荷预测领域。该方法利用分片回归模型逼近预测函数,并通过引入“熵函数”限制模型规模。其优点是模型简洁灵活、预测能力强并具有良好的全局最优性能,从而克服了目前正 在使用的前向网、径向基函数网、分类回归树及多重自适应样条和模糊逻辑方法分别欠灵活且易于陷入局部极值点的缺陷。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,确定性退火方法的预测精度高于前向网和径向基函数网等方法。     

基于改进灰色模型的超短期负荷预测

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.     

多节点超短期负荷预测方法

对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多节点负荷动态行为特征的描述模型,构建了自适应动态模型的超短期负荷预测总体构架.以山东电网为例的现场测试效果验证了所述方法的可行性和有效性.     

电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展

从电力系统超短期负荷预测的定义及作用出发,概述超短期负荷预测的特点及方法。按照传统预测方法、现代预测方法及综合预测方法分类,对各种超短期负荷预测方法的原理、应用范围、改进及发展方向进行了综述。指出各类超短期负荷预测方法都有特定的适用场合,在实际应用时要充分考虑预测系统的实际运行特点,才能最大限度地发挥各类方法的优势。     

负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。     

基于相似时间序列检索的超短期负荷预测

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。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

基于超短期负荷预测和混合量测的线性动态状态估计

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。     

基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期配变负荷预测方法

超短期配变负荷预测结果是配电网状态估计中伪量测的主要来源之一,其利用的历史数据主要来源于自动计量系统。伪量测的精度会显著影响状态估计的结果。给出了一种基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期负荷预测方法。该方法综合考虑线性趋势、季节变动和随机波动的时间序列特性,并与指数平滑法相结合,具有良好的预测能力。此外,该方法可以自动识别和修正坏数据。以某配电网的实际数据进行了算例分析,结果表明该方法具有良好的预测精度,且具有自动压缩坏数据影响的特性。     

基于模式识别的自适应短期负荷预测系统

短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C＋＋面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。     

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,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,结果表明该方法可获得较高的预测精度。