基于LSTM的钢铁工业地区母线短期负荷预测研究

当地区电力负荷中光伏电站并网和钢铁冲击性负荷占比较大时,不仅威胁电网的安全稳定,也会对电力系统的短期负荷预测造成显著影响。通过分析钢铁冲击性负荷的影响因素,提出一种基于深度学习算法的长短期记忆(Long Short-term Memory,LSTM)神经网络分别对钢铁冲击负荷不同占比下的母线负荷序列进行预测。实际计算结果表明:LSTM应用于钢铁工业地区母线短期负荷预测时,能够有效提升预测精度。     

粒子群优化BP神经网络在短期负荷预测误差修正模型中的应用研究

短期负荷预测是电力系统安全稳定运行的前提与保证。误差修正模型是在考虑相关因素相似度识别的预测方法基础上,利用BP神经网络优秀的学习能力捕获相关因素与历史预测误差的非线性映射。针对BP网络存在的自身缺陷,采用改进粒子群算法优化BP网络参数,得到可靠的误差预测,建立误差修正模型对未来负荷进行修正预测。通过算例验证了其可行性和实用性,达到了提高短期负荷预测准确度的目的。     

基于改进LS-SVM的短期电力负荷预测方法研究

针对电力负荷随机性强、稳定性差、预测精度不理想等问题,提出了一种基于粒子群优化PSO和最小二乘支持向量机LS-SVM的短期负荷预测方法。模型的输入因子是负荷数据和气象信息等。粒子群优化算法用于实现支持向量机参数的自动优化,建立了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过仿真验证了改进前后预测模型的准确性和有效性,结果表明,改进的预测方法具有收敛性好、预测精度高、训练速度快的优点。本研究为我国短期负荷预测方法的发展提供了参考和借鉴。     

Savitzky-Golay在含冲击负荷短期负荷预测中的应用

负荷预测的精确与否直接影响智能电网规划等诸多决策问题,而在一些经济欠发达的地区,由于存在一定比例的冲击性负荷而使得负荷具有较大的波动性,对负荷预测精度存在一定的影响,而常用的负荷预测方法在处理这类负荷时均存在一定的缺陷。提出基于Savitzky-Golay滤波器的冲击性负荷短期预测方法,先对冲击负荷数据进行预处理,运用处理后的数据进行负荷组合预测,与未处理数据的预测结果进行对比,结果可见该方法可以有效地消除冲击负荷对负荷预测的影响,提高负荷预测的精度,简单易懂,使用方便,具有较好的实用价值。     

基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型,组合构成Stacking模型融合的元模型层,连接一个XGBoost模型对元模型进行融合,整体构成综合预测系统,并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析,验证了所提方法的有效性与适用性。     

基于MA-LSTM的短期负荷预测方法

精准的预测电力系统短期负荷对电力系统智能化和可靠运行有重要意义。为了提高负荷预测的精度,采用了一种基于蜉蝣优化算法和长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法。将影响负荷的温度、日期类型、湿度作为输入特征;对长短期记忆神经网络中的参数使用蜉蝣算法不断地优化以确定最优参数;最后建立MA-LSTM模型对短期负荷进行预测。算例结果表明,和BP、LSTM、PSO-LSTM及SSA-LSTM方法相比,所提方法具有更高的预测精度,为电网安全稳定运行提供了有力保障。     

带次优无偏噪声估值器的KF短期负荷预测

卡尔曼滤波厦理用于电力系统短期负荷预测通常是针对线性定常系统,其噪声协方差是定常的,由于噪声协方差直接影响模型的增益矩阵,进而直接影响到模型的追踪能力和预测的精确度。考虑了电力系统负荷变化具有范围性、波动性的特点,根据9天的历史负荷数据建立预测模型。利用最小二乘法辨识模型转移矩阵,采用Hankel矩阵法辨识模型的阶,运用改进的时变次优无偏噪声估值器对噪声协方差进行自适应估计,用预测方程预测次日负荷。     

基于PSO-WPESN的短期电力负荷预测方法

精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率小波包分解方法对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明:针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。     

基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数。经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法（FAPSO）并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测。实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值。     

基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数.经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法(FAPSO)并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测,实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值.