基于支持向量机的中长期日负荷曲线预测

提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法,通过历史典型日负荷数据构造出典型日年度发展时间序列,运用支持向量机方法对预测日各时刻负荷值进行预测并得到了典型日负荷曲线。该方法不需要对日负荷特性、最大负荷及需电量进行预测,因此避免了可能的误差积累问题。以某电网为例对该方法进行了测试,结果表明其具有较高的预测精度。     

电力负荷特性预测软件及其在浙江电网中的应用

介绍了新开发的电力负荷特性预测软件包实现的年持续负荷曲线预测和典型日负荷曲线预测的预测原理和方法.软件既能通过多种负荷预测模型对未来年的年最大负荷、用电量进行预测;也能对未来年的负荷特性曲线进行预测.其中,年持续负荷曲线采用排序法进行预测;典型日负荷曲线采用分行业叠加法进行预测.应用结果表明本软件的预测效果较好,达到了实用化水平.     

基于模糊聚类与改进BP算法的日负荷特性曲线分类与短期负荷预测

提出了一种将模糊聚类技术与人工神经网络中的BP网络相结合的日负荷特性曲线分类与短期负荷预测的方法。通过模糊聚类技术将不同用户的负荷特性曲线进行分类,建立出不同的典型负荷曲线。然后利用同预测曲线相同类型的典型曲线,结合温度、日类型、湿度等对短期负荷预测影响较大的因素作为学习样本建立相应的BP网络模型。针对传统BP算法的不足,利用变学习速率和附加动量来改进BP算法并预测日负荷曲线。通过对实际日负荷曲线样本进行分类和对短期负荷进行预测证明该方法预测精度较高,在实际应用中具备可行性。     

基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测

提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

采用分时段模糊技术处理实现的短期负荷预报

采用模糊理论对日负荷曲线预报中的天气因素进行了模糊处理 ,根据季节、气候的不同对天气因素做不同的模糊处理和不同数学模型 ,建立了专家处理系统 ,提高了短期负荷预测的精度。通过对河南省某市级电力系统日负荷曲线的模拟预测 ,虽然仅对天气做了模糊处理 ,但预测结果令人满意。     

采用分时段模糊技术处理实现的短期负荷预报

采用模糊理论对日负荷曲线预报中的天气因素进行了模糊处理,根据季节、气候的不同对天气因素做不同的模糊处理和不同数学模型,建立了专家处理系统,提高了短期负荷预测的精度.通过对河南省某市级电力系统日负荷曲线的模拟预测,虽然仅对天气做了模糊处理,但预测结果令人满意.     

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。     

彩分时段模糊技术处理实现的短期负荷预报

采用模糊理论对日负荷曲线预防中的天气因素进行了模糊处理，根据季节，气候的不同对天气因素做不同的模糊处理和不同数学模型，建立了专家处理系统，提高了短期负荷预测的精度。通过对河南省某市级电力系统日负荷曲线的模拟预测，虽然仅对天气做了模糊处理，但预测结果令人满意。     

基于改进倍比平滑法的节假日短期负荷预测方法

为了提高节假日短期负荷预测精度,提出了基值与归一化曲线结合并加入灰色关联度气象因素修正的负荷预测方法.基值预测时兼顾“重近轻远”的原则,将指数平滑预测改进后应用于节假日负荷预测中,并采用0.618优选法确定平滑系数,对关联日样本进行指数平滑处理;归一化曲线预测时考虑基于相同节假日负荷波动的相似性,引入灰色关联度法分析气象关联性.将该方法应用于广东省某市2011年96点节假日负荷预测,预测结果精度较好,验证了该法的可行性.本模型将正常日的基值与归一化曲线短期负荷预测方法用于节假日负荷预测中,克服了样本贫乏带来的预测精度不高问题,为电力部门节假日负荷预测提供参考.