夏季短期电力负荷预测的MGM（1，n）建模及应用

在对浙江省嘉兴市的历史气象数据进行分析的基础上，提出了一种带气象因素校正的灰色短期负荷预测模型，称为MGM（1，n）模型。实例分析表明，这种方法能较大地提高夏季短期负荷的预测精度，是预测夏季短期电力负荷的一种行之有效的方法。     

基于VMD-LSTM模型的短期电力负荷预测研究

经典的电力负荷预测方法,例如回归预测法、时间预测法、指数平滑法等结构过于简单、拟合精度较差,预测效果不明显。为了提高短期电力负荷预测的精确度,建立了一种将变分模态分解（VMD）和LSTM算法相组合的短期负荷预测模型（VMD-LSTM）。使用VMD将原始负荷数据分解为数个有限带宽的模态分量,以降低原始负荷的复杂度,而且不会发生模态混叠现象,提高数据清晰度,然后每个模态分别构建一个LSTM模型进行预测,最后把每个分量的结果相加得到最终的预测值。通过仿真实验,将VMD-LSTM组合模型和其他几个单一模型进行比较,发现VMD-LSTM模型的预测精度更高,误差更小,能够更好地应用于短期电力负荷预测。     

基于错位样本的电力系统负荷预测

针对短期负荷预测的特点,通过各因子与负荷数据的分析来评价各因子对于负荷预测的影响,选取最合适的影响因素。考虑了气温的积累效应提出了错位样本概念,将其加入到训练样本中提高了预测精度。最后利用实际数据建立LSSVM模型进行对比仿真。实验结果表明,通过样本选择的的基于错位样本的电力系统负荷预测方法的精度明显高于普通的预测方法,测试表明该预测方法是有效可行的。     

智能用电环境下电力负荷预测方法的研究

针对在智能用电环境下研究对象复杂且负荷随机性强,短期电力负荷预测算法精度差、计算时间长等问题,提出一种基于ELM-Adaboost神经网络改进算法预测短期电力负荷的新方法。该方法引入Adaboost算法,首先对经过预处理后的历史数据进行测试样本权重初始化,然后反复训练ELM网络预测输出,ELM算法预测过程简洁,速度快;通过Adaboost算法调整测试样本权重并确定弱预测器权重,最后将得到的多个ELM弱预测器组成强预测器。实验以某市的电力负荷数据的进行预测仿真以及结果比较。仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,泛化性能好,具有一定的理论意义和较好的应用前景。     

面向智能物联的动态负荷预测量子进化方法

物联网与智能制造的结合导致大量制造数据的产生,为了实现基于大数据的智能制造电力负荷预测,提出并实现了一种智能物联云计算平台,实现用户与智能物联网之间双向通信控制的快速响应。提出一种基于改进外加输入的自回归滑动平均模型的短期动态负荷预测模型,结合平台中的智能传感设备和历史负荷、天气变化等综合数据,作为预测模型的外部输入变量,并利用改进的实数编码量子进化算法对预测模型进行参数估计以提高动态负荷预测的准确性。利用智能制造企业的实际负荷数据,采用所提方法进行预测并与实际负荷数据及传统方法的预测结果进行比较,实验结果表明,所提方案和算法能够有效提高智能制造过程中短期动态负荷预测的精度,同时通过并行化计算提升负荷预测的速度。     

基于BP神经网络的短期小水电电力负荷预测

电力系统短期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都起着不可或缺的作用,其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性、经济性和稳定性,因此短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立一个BP神经网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,探讨含小水电地区电网的负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值。     

电力系统短期负荷预测中小波函数的选择

针对应用小波分析进行电力系统短期负荷预测中小波函数的选择问题,以dbN小波系作为变换工具,通过最大李氏指数检测,比较了不同N所产生的预测精度,确定了一种db小波函数为短期负荷预测的核心变换工具。研究结果表明,采用db4作为短期负荷预测的小波函数,预测的结果具有较高的精度。     

小负荷短期预测中一种模糊聚类方法的探讨

由于影响负荷的随机因素很多，小容量负荷受冲击负荷影响较大，传统模型中的相似目选择一般采取夹角余弦法，选取的精度有待提高。模糊聚类分析是模糊数学中一种有效的分析方法，应用模糊聚类分析中基于目标函数的方法可对负荷的历史样本进行高精度的分类，所采用的HCM算法有效地提高了分类精度；在此基础上运用AGO回归算法进行合理的数据拟合后得到预测结果。算例证明，此方法是十分有效的，提高了小负荷短期负荷预测的精度。     

BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度.分析了如何采用BP多层感知器的隐层数及隐层单元数.最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度.     

改进人工蜂群优化神经网络的短期负荷预测

准确的短期负荷预测能够减少发电机组停机备用和旋转备用,其预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益.针对BP神经网络初值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进人工蜂群算法优化BP神经网络的负荷预测方法.首先融合负荷数据与温度、湿度等天气数据并进行高斯滤波处理,再采用搜索位置更新实现人工蜂群算法的改进,利用其算法完成BP网络权值和阈值的优化,最后建立用于短期负荷预测的优化模型,并通过实例进行仿真验证.结果 表明:该改进预测模型与传统BP算法相比预测精度及收敛速度均有大幅提高,具备工程实用价值.