灰色关联度组合权在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测的复杂性、不确定性使传统的单一预测模型难以获得精确的结果.为提高电力负荷预测准确度,构建了一种组合预测模型.该模型综合灰色递阶模型、"S"曲线模型和逐步回归模型预测结果的过程中引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,综合协调各个结果,得到更为合理的预测值.     

抽水蓄能电站动态效益的期权评价模型

借助期权交易的分析思路提出了一种新的评价抽水蓄能电站动态效益的方法.分析表明,电网与抽水蓄能电站之间电能的交易关系客观上具有期权交易的特征.在此基础上,结合现阶段实际情况,就该期权方法所涉及的电价模型以及与动态效益相对应的期权定价算法进行了讨论.     

基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测

在目前的"新常态"经济模式下,居民电力消费量已经成为中国电力消费增长的主要驱动力。然而其预测精度容易受到社会、经济、环境等多种外部因素的影响,这样会导致预测难度的加大。因此,如何提取这些外部因素中有价值的信息,是预测居民电力消费量成功的关键。针对这个问题,提出了一种基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测模型。首先利用套索算法选取有用的影响因素,从而实现数据降维。其次将被选取的特征当作预测变量,建立了基于高斯过程回归的居民电力消费量概率预测模型。最后以中国居民电力消费量作为算例。结果表明,(1)套索算法可以识别出预测问题中重要的特征,从而能够有效地处理预测问题中的高维数据;(2)高斯过程回归模型可以提高预测精确度,为居民电力消费量的概率预测提供了一种可行思路。     

区域能源互联网信息物理建模及控制策略

大力发展低碳经济是解决能源危机、环境污染、温室效应等问题的有效途径之一。在分析区域分布式能源系统一般结构的基础上,提出冷热电联供下基于多智能体系统的区域能源互联网架构模型。结合元胞自动机理论,给出考虑冷热电协同控制的能源路由器设计方案。提出一种集中分散相融合的分布式协调控制策略。仿真算例验证了所提模型和控制策略的有效性。     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．