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通过对电力系统负荷预测主要方法的理论分析,探讨了在短期负荷预测中基本负荷分量组成方式。以及基本负荷分量在电力系统负荷预测模型中变化规律。为提高电力系统短期负荷预测的准确性提供了依据。 相似文献
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电力系统短期负荷预测是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要依据,目前的电力系统短期负荷预测方法存在着一些不足.提出了基于人工神经网络与主分量分析的短期负荷预测方法,在试验中分别采用该方法和单一的人工神经网络对辽宁省某电网的短期负荷进行了预测,试验结果表明本文提出的方法与单一的人工神经网络预测法相比,不... 相似文献
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基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
在台风期间现有的负荷预测方法的预测精度一般不高.在此背景下,以广东地区为例,首先分析了气象因子与系统负荷之间的相关性,从总负荷中分解出趋势分量、周期分量和气象敏感分量,在此基础上提出了基于相似日气象负荷修正的适用于台风期间的短期负荷预测方法.同时,为克服台风日样本较少所导致的预测困难,将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中,并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性.用广东电力系统的实际数据做了测试,预测结果表明采用所发展的修正模型时台风日的负荷预测精度较现有方法有了较大提高. 相似文献
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基于二维小波变换的短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电力负荷的周期性与随机性,提出了基于二维小波变换和最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法。首先构造负荷序列二维矩阵,利用二维小波变换将负荷矩阵分解为基荷低频、每天变化的高频、每个时刻变化的高频、随机干扰四个分量,根据重构后负荷分量的特点,构造不同的最小二乘支持向量机模型进行预测;最后将预测后的数据进行叠加得到预测结果。实际预测结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 相似文献
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短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自适应噪声完备经验模态分解方法将负荷序列分解为多个模态分量,并根据不同序列样本熵的计算结果将序列进行重构以降低运算量。在此基础上,针对每一个分量分别构建长短期记忆神经网络预测模型,得到未来负荷点预测值。基于此利用核密度估计方法对预测误差的分布进行估计,进而结合点预测结果实现未来短期负荷的区间预测。通过将此模型与其他模型进行对比,结果表明此模型能够实现更低的点预测误差,同时在区间预测中也表现出更好的综合性能。 相似文献
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针对电力系统负荷序列既具有波动性又具有特殊周期性,目前常用负荷分析方法多依赖主观经验的问题,而提出基于HHT的电力系统负荷预测方法,将原本复杂的时间序列分解成具有一定规律和周期性的分量之和,求其频谱,对各个分量进行频率特征分析,分别选用相适应的预测方法,最后将各个分量预测结果相加得到最终预测值。此方法克服了负荷数据波动性大,频率复杂难于精确预测的问题。用此种方法对短期和中期负荷数据进行预测分析,仿真结果表明此方法有较高的精度。 相似文献