浅谈电力电量负荷预测方法

电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展,负荷预测技术的研究也在不断深化,各种各样的负荷预测方法不断涌现,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

本文阐述了组合预测方法与电力系统符合预测概念和组合预测方法的应用原则、模式和基本形式,并通过对组合预测在电力系统负荷预测中的作用及意义,就对组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究进行了分析。     

配电网空间负荷预测方法分析

空间负荷预测不仅能够预测未来负荷的发展,而且可以揭示负荷的空间分布,因而可以有效适应配电网规划工作日益精细化的要求。本文分析了空间负荷预测方法的种类、流程,还结合实例阐明了负荷密度指标法、用地仿真法的应用效果。     

电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

天气因素在短期电力负荷预测中的应用

为了更有效地提高地区电网短期负荷预测的精度,提出基于BP人工神经网络原理,利用神经网络高度非线性建模能力,根据电力系统短期负荷变化的特性,建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷变化趋势,又包含天气因素变化对系统负荷影响的天气因素敏感模型,并对岳阳地区短期负荷进行预测,预测结果表明天气因素应用于电力系统短期负荷预测后使预测精度明显提高,故这种方法是可行和有效的。     

对于中低压电网电力负荷预测研究

随着社会的不断发展,科技的不断进步,我国各个领域均得到了很好的发展,人们的生活质量也有了更大的提升.电力行业在社会发展中一直占据着十分关键的地位,如今各行各业均在积极进行着改革与升级,为了能够满足发展要求,需要对电力负荷预测方法进行创新和优化.本文通过查阅相关资料,简要介绍了电力负荷预测种类、传统中低压电网电力负荷预测方法,以及现代中低压电网电力负荷预测方法,以期能够为促进我国电力建设完善化提供有价值的参考.     

电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点分析

电力系统的负荷预测是实现电力企业电力系统安全、经济运行的前提，其中负荷预测有两个层面的含义：对电力未来功率的预测以及未来电能的预测。负荷的预测目的是提升电网运行的经济性以及安全性。现阶段，在激烈的市场经济中电力企业为了拥有立足之地，应该提高其输送电能的质量，对供电区的电量以及规划区的符合发展水平有精确的了解。笔者根据自身的实践经验以及对电力符合预测方法的市场调研对电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点进行详细的研究。     

浅论电力系统负荷预测方法

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠和经济运行的前提。本文论述了几种负荷预测方法的特点和影响预测精度的因素,并分析了各种预测方法的优缺点。     

基于Attention-LSTM的电力负荷自动预测方法

电力负荷预测方法异常数据筛选能力较差,导致预测精度较低,为此,基于Attention-LSTM研究一种新的电力负荷自动预测方法,构建ZigBee组网协议下的数据采集信息组网,采集电力负荷原始数据,建立自动预测模型,将电力负荷数据输入到数据处理模块中,构建模态序列,将各个子序列中的模态分量结果重组叠加,得到电力负荷功率的预测结果。实验结果表明,该方法能够筛选出绝大部分异常数据,异常数据筛选率在90%以上,预测精度在99%以上,预测时间低于15 s。     

基于蚁群算法的电力负荷组合预测

为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,将几个电力负荷预测模型有机地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。文中采用改进蚁群算法作为优化方法,并用实例证明,基于改进蚁群算法的电力负荷组合预测方法,运算速度快,预测精度高,相对误差小,有一定的实用价值。     

小波去噪和神经网络在电力负荷预测中的应用研究

为了降低历史负荷数据噪声对负荷预测的影响,提高电力负荷的预测精度,提出了一种基于小波去噪和BP神经网络的电力负荷预测方法。首先,对所得电力负荷数据进行了小波变换去噪处理,有效去除了噪声,然后利用BP神经网络在非线性处理中的优异特性,对小波去噪后的电力负荷进行了BP神经网络建模训练及仿真。实验结果表明:相比于其他电力负荷模型,该方法可以有效提高电力负荷的预测精度,是一种有效的电力负荷预测方法。     

城市电网规划的负荷预测方法探讨

在对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述后,对城市电网规划设计的电力负荷综合预测体系进行了详细分析研究。最后,结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。     

城市电力规划负荷预测之我见

在城市电网规划工作中,电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要组成部分,是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。文章对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述,力负荷综合预测体系进行了详细分析研究,最后结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。     

基于改进型BP算法的电网负荷预测研究

电网负荷预测问题非常复杂，由于其本身受到众多变数的影响，在实际预测时，常规方法一般比较困难。现提出了基于人工神经网络的电网负荷预测模型，并针对BP神经网络结构和算法的某些不足提出了改进措施，为电力系统电网负荷的有效预测提供了新的方法。     

基于支持向量机的负荷非线性组合预测研究

短期负荷预测是电力系统调度管理部门制定开停机计划及在线安全分析的基础,为了提高电力行业经济效益和社会效益,精确的负荷预测是最重要的工作内容。近年来的研究表明,组合预测比单项预测具有更高的精度。为了提高短期负荷的预测精度,提出一种基于支持向量机的负荷非线性组合预测方法,并与BP神经网络组合预测相比较,测试结果表明了该方法的有效性与优越性。     

电力系统负荷预测方法分析及应用

电力系统负荷预测对于促进电力行业发展有着积极影响,负荷预测结果可以直接用于电力系统运行管理,从而提高系统运行的稳定性、安全性以及积极性。本文首先对电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的负荷预测方法进行分类,并结合实例分析了其具体应用。     

基于加权一阶局域法的负荷区间预测研究

文中将加权一阶局域法应用到负荷区间预测法中,综合得到复杂电力系统在单步负荷区间预测与多步负荷区间预测中的基本模型,并说明加权一阶局域法的基本过程,从理论上分析加权一阶局域法的多步负荷区间预测曲线相交叉的原因。采用该方法进行基于Lorenz方程和PJM实际电力负荷数据的区间预测,结果证明受曲线相点交叉的影响导致在多步负荷区间预测上部分点的数值只有一个公共值而无法构成区间,因此基于加权一阶局域法的多步负荷区间预测存在相对明显的应用局限性。     

电力系统负荷预测方法综述

从电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,并可减少发电成本。文中介绍了通过引入其他领域的理论来改善电力系统负荷预测的分类、模型以及预测的方法,同时对其发展动态进行了展望。     

灰色预测方法在电力负荷中的研究应用

电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区或电网间的电力余缺调剂,以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。针对电力负荷受多重因素影响,变化趋势复杂的问题,本文提出了灰色模型对电力负荷进行预测,并结合算法进行实例论证。实例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到改善,为准确预测长期电力负荷提供了一种简便可行的分析预测方法。