小波包变换在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

针对大量冲击负荷接入系统给负荷预测造成困难,提出一种基于小波包变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波包变换将负荷序列分解成不同频率的负荷子序列,根据负荷分量不同的变化特点,分别采用相匹配的模型进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。选择广东某电网实测负荷数据作为算例,仿真结果表明该方法能有效提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

小波贝叶斯神经网络在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

大量随机冲击负荷(炼钢厂、轧钢厂)接入系统给负荷预测造成困难,使得短期负荷预测精度下降。首先就冲击负荷地区的负荷特征进行分析,找出影响负荷预测精度的原因,提出利用小波变换对负荷序列进行多尺度分解,得到在不同频段下负荷子序列,重点针对各负荷分量不同特点,建立含不同输入量的贝叶斯神经网络预测模型,再将预测结果进行小波重构,从而得出最后预测结果。再与另两种模型进行对比,结果表明该方法能提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

基于小波变换理论在电力系统短期负荷预测中的应用

介绍了基于数学模型小波（变换）分析法，能够提取短期负荷时间序列中的任意细节，短期负荷序列经过小波变换后，可以分解为相应的子序列，并对子序列进行时域与频域处理，使用周期自回归模型对子序列进行预测的方法，指出其预测的精确度比传统的要高，是目前很多领域中实现短期负荷预测较好的方法。     

基于小波包的马尔科夫方法在短期负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于马尔科夫模型的组合预测算法.该算法利用双正交小波线性相位的特点,对负荷时间序列进行小波包多分辨分解.针对短时电力负荷具有较强随机波动性,采用软阈值方法检测和处理不良信号,用去噪后的信号建立模糊马尔科夫预测模型,通过将各负荷序列的预测值加以组合得到最终预测结果.经实际算例验证,该算法能有效地提高预测精度,具有良好的抗干扰和容错能力.     

基于小波包的马尔科夫方法在短期负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于马尔科夫模型的组合预测算法。该算法利用双正交小波线性相位的特点,对负荷时间序列进行小波包多分辨分解。针对短时电力负荷具有较强随机波动性,采用软阈值方法检测和处理不良信号,用去噪后的信号建立模糊马尔科夫预测模型,通过将各负荷序列的预测值加以组合得到最终预测结果。经实际算例验证,该算法能有效地提高预测精度,具有良好的抗干扰和容错能力。     

小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用

本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨，提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类，然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法，并尝试提出小波理论在短期负荷预测方向应用的建议。     

维纳滤波在短期负荷预测中的应用

针对大型特种钢铁企业所产生的冲击负荷影响地区负荷曲线的问题,介绍了一种利用维纳滤波对冲击负荷进行预处理的方法。对负荷曲线进行了频谱分析,得出维纳滤波具有过滤冲击负荷、消除毛刺使预测曲线光滑易于人工调整的优点。根据用维纳滤波在江苏苏州电网短期负荷预测中的实践,经过维纳滤波后的负荷曲线光滑平顺,可以提高预测算法的准确率。     

小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点，利用小波分析对负荷样本做序列分解，对高尺度负荷分量采用常规预测方法，其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术，最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明，新方法具有较高的预测精度和适应能力。     

基于门限小波包的负荷预测方法的研究(二)短期负荷预测

根据对电力负荷曲线的分析研究得知：短期负荷曲线具有周期规律性和波动性。而门限小波包既可以自定义自变量域来对应其周期规律性,又可以因其具有良好的局部性来准确描述其波动性,依此建立基于门限小波包的短期负荷预测模型,并提出了随机调整函数的概念,得到满意的预测结果。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法.运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测.实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性.     

基于相似日小波支持向量机的短期电力负荷预测

对受不确定性影响的短期电力负荷,本文给出一种基于小波支持向量机的预测方法.采用小波变换将日负荷数据分解到不同尺度上,利用各相似日低频部分的最大最小负荷构造相似系数,通过支持向量机预测一天中最大和最小负荷,结合相似系数得到预测日低频部分各时刻的预测值;对于高频部分采用各时刻均方加权的方法预测负荷值,把各部分的负荷值叠加得到完整的负荷预测值.用山东某电力公司的数据进行数据仿真,取得了较好的预测效果.     

短期负荷预测的Ensemble混沌预测方法

负荷记录中的噪声以及预测方法中矩阵数值计算的奇异性,使得一次预测得到的结果具有较大的误差.为了降低初值中噪声的不利影响,将数值天气预报中的Ensemble方法移植到短期负荷预测中.在混沌相空间重构预测中,在参考矢量上叠加一定强度的正态分布噪声,形成多个扰动后的参考矢量,分别预测后得到多个预测结果,再由这些预测结果合成概率化的预测结果.采用这种Ensemble技术,不仅可以提高预测准确率,还可以得到概率化的预测结果.     

基于小波分解的电力系统短期负荷预测方法研究

为提高预测精度,提出一种基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法。即将负荷分成周期性不同的几部分,对分解后的各负荷序列通过相匹配的神经网络方法进行预测,并考虑温度因素的影响,采用线性回归模型对神经网络预测结果修正得到最终预测结果,预测结果与实际数据对比得出,预测方法更具准确性。     

电网短期负荷预测的混沌方法

通过计算四川全省电网小时负荷时间序列的混沌特征量：饱和关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵，论证了该小时负荷序列属于混沌时间序列。以负荷相空间重构为前提，分别应用混沌分析法的相似点模型、线性回归模型及Lyapunov指数模型对其短期负荷预测，并对比了三种模型预测的效果，预测结果表明了混沌预测方法的有效性。     

人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究

预测电力系统未来几分钟到一个星期的负荷对电力系统的经济和安全运行起着重要作用.人工神经网络(ANN)技术的发展提供了一种新的电力系统负荷预测手段.人工神经网络预测模型成功地用于预测电力系统短期负荷,与传统方式不同,ANN不依靠人的经验而是通过训练,自主地学习系统输入和输出之间的函数关系.最初,ANN通过已知结果的历史数据进行学习;完成后,只给ANN输入预测条科即可进行负荷预测.     

短期负荷预测中的负荷求导法及天气因素的使用

为了将超短期负荷预测中具有高准确率和高可靠性的负荷求导法移植到短期负荷预测中,从采用差分运算、降低直接预测的数值,以及充分使用负荷“近大远小”、“相似日”性质等角度对其进行了分析。结果表明可以将负荷求导法用于短期负荷预测。将其与标准日负荷曲线取平均作为预测结果,示例表明日平均误差小于2%。若将最近15天左右预测值与实际负荷值之间的差值,再通过各敏感点负荷与平均气温等作回归分析,可以实现考虑天气的负荷求导法。     

大型钢铁企业电力负荷的短期预测研究

分析某大型钢铁企业电力负荷的特点,采用小波变换与BP人工神经网络相结合的方法,根据实际数据对其电力负荷进行短期预测,并与BP人工神经网络方法的结果进行比较,结果表明通过小波变换处理过的数据,各负荷分量特性相对一致,预测性能提高。