基于BP神经网络的电力负荷预测仿真研究

人工神经网络应用于电力负荷预测是目前广泛研究的一个课题。本文首先介绍了人工神经网络在负荷预测中的应用概况,进而分析了BP神经网络原理、模型及算法,建立了负荷预测模型,并配置了网络的相关参数。进而对某地区一天的整点负荷进行预测,根据负荷预测得到的数据．经过Matlab仿真得到了负荷预测值与实际值的曲线,验证了BP神经网络应用于短期负荷预测满足一般精度的要求。     

基于卡尔曼滤波预测节假日逐点增长率的电力系统短期负荷预测

节假日电力系统负荷打破了正常日电力负荷周期性的规律,且节假日负荷样本数据较少,用常规正常日电力负荷模型进行短期预测时,往往效果不佳。为此,提出一种基于卡尔曼滤波预测节假日逐点增长率的电力系统短期负荷预测模型,改善了由于样本数据缺少、预测时间跨度大以及与正常日负荷特性差异较大等原因导致的预测精度不理想的现象。通过对节假日负荷特性进行分析,针对不同类型的节假日建立卡尔曼滤波预测模型,在考虑各类影响负荷变化的外部因素的基础上选择节前相关日,通过预测节假日逐点增长率提高预测精度。将提出的预测模型应用于某市节假日短期负荷预测,得到的结果显示预测精度能够满足实际需要,可为相关电力部门对节假日负荷预测提供一定的参考价值。     

灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用研究

提出了基于灰色预测理论的电力系统中长期负荷预测的实用新方法，对于中长期电力负荷预测这样复杂问题，其简捷实用，预测精度高，经实际算例核证明该方法可以做为中长期电力负荷预测的理想工具之一。     

交互式智能电网的负荷预测与定价机制研究

交互式智能电网的负荷预测与定价机制研究是新形势下电力行业发展所面临的挑战和机遇,文章就在交互式智能电网中进行负荷预测的意义、智能电网的负荷预测技术及交互式智能电网定价机制进行了分析探讨,以期为相关管理者提供决策参考和依据。     

电力负荷区间预测的集成极限学习机方法

电力负荷预测是电力系统规划和运行决策的重要依据,其预测精度直接影响系统运行的安全性和经济性。传统预测方法在对影响负荷的不确定因素的模拟方面,主要采用概率方法和模糊集方法,其方法有局限性。为此,有必要探索新的、更科学的方法。区间预测方法近年来在很多领域受到重视。在此背景下,对基于区间预测的电力负荷预测的相关问题进行研究。首先,给出了评估预测区间质量的综合指标,即预测区间满意度。之后,提出了构建预测区间的比例系数法,其以传统的极限学习机点预测模型为基础,通过对近期历史数据进行事后预测与评估后确定两个最优比例系数,继而对极限学习机输出值进行同样比例的放缩来确定预测区间的上、下界,同时应用集成技术提高了预测的稳定性。短期和超短期负荷区间预测结果表明,比例系数法能构建高质量的预测区间,适用范围广,鲁棒性强。     

基于模糊划分聚类的中长期用电量预测

将模糊划分聚类理论应用中长期用电量预测,依据模糊聚类、模糊模式识别、类别变量特征值,与概率统计相关分析等模型,建立类别变量特征值与预测对象之间的相关关系,利用此相关关系进行负荷预测。实践表明,此方法具有较高的预测精度,能较好地适应不同地区的负荷特性。     

用电负荷预测技术及其应用

用电负荷预测要根据电网的用电负荷特性,充分考虑各种因素;用电负荷预测结果应达到一定精度;用电负荷预测的对象很多,应根据实际需求,对不同的对象有重点的进行预测;用电负荷预测要用科学的方法,根据不同的预测对象,建立一定的数学模型;用电负荷预测是电力系统安全经济运行和电网规划不可缺少的组成部分;用电负荷预测应深入分析研究用电负荷特性和变化规律,努力提高用电负荷预测准确率.     

基于模糊聚类理论的水量短期预测方法

为提高城市供水系统水量负荷的预测精度,提出一种基于模糊聚类理论的城市管网水量短期负荷预测的新方法.该方法通过对负荷历史数据进行聚类、隶属度分析,利用模糊聚类参数来描述负荷与影响因素之间的关系,并应用这种确定的相关关系进行负荷预测.应用MATLAB语言进行预测仿真得到基于模糊聚类的模糊训练结果、最终预测结果和预测误差.实践表明该方法较多地考虑各种影响因素,结构简单,预测精度高.     

模糊聚类与径向基网络相结合的短期负荷预测

为了提高电力系统短期负荷预测的准确度,采用模糊聚类分析的方法对已知负荷数据、日类型、温度和天气类型等影响短期负荷预测的相关因素进行聚类分析,选用同类特征数据作为神经网络的输入,对径向基函数神经网络进行训练,得到一组预测值,从而实现电力系统短期负荷预测.实际算例表明模糊聚类分析与径向基函数神经网络相结合的短期负荷预测可以更好的满足实际预测要求,提高预测精度.     

影响电力系统短期负荷预测因素的权重分析方法

将负荷预测问题归为多因素问题,影响负荷预测的各因素的重要程度定量为权重。着重对负荷预测的权重分配算法进行了研究,将模糊聚类技术和粗糙集理论结合,利用客观信息熵对影响负荷的因素进行权重分配。该算法首先将负荷预测的大量相关数据进行模糊聚类,然后应用粗糙集理论中的信息熵客观地从负荷预测的实际数据中确定各因素的权重,并将所得权重应用于基于决策树的负荷预测模型中;与其他方法进行了比较,证明了该方法的有效性。     

基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法

精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案。提出了一种基于注意力(Attention)机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)短期电力负荷预测方法,该方法可以减少历史信息的丢失,实现短期电力负荷预测。考虑到电力负荷值在不同季节的特点,将预测方法设计为分季节进行短期电力负荷预测。最后,以我国某地区的负荷数据作为实例,将此预测方法与其他常用预测模型进行对比,实验结果表明基于注意力机制的CNN-LSTM模型在不同季节的电力负荷预测中均具有更高的预测精度。     

智能算法在电网负荷预测中的应用研究

负荷预测作为电力系统规划运行的前提,在电力规划设计中无比重要.为了更加准确地预测出各地域各部门的电力负荷,研究将智能算法应用于电力负荷预测之中,这对城市及国家的电力规划设计有很大的意义.研究分别利用灰色预测理论及多元线性回归模型两种算法对芜湖市市辖区的用电量进行负荷预测,并将两种算法的预测精度进行了对比.这两种算法都符合预测的精度要求,且都提高了电力负荷预测的精确度,具有良好的应用前景.     

电力系统超短期负荷预测算法及应用

简述了超短期负荷预测的概念和应用.将目前预测方法分为传统预测算法和现代预测算法,介绍了各种算法的原理、适用范围,以及大规模新能源并网运行对超短期负荷预测的影响.对比分析各种算法的优点和不足,提出了对历史数据预处理、建立分时段的综合预测模型,以及考虑气象因素等提高超短期负荷预测精度的措施.     

县级电网实用负荷预测方法研究

提出一种根据负荷性质采用相应的预测方法。以某县为算例,根据弹性系数法,从全局、分区和分产业用电量三种负荷预测的方法中,选定最切合当地负荷发展情况的预测结果作为电网规划的依据,实验证明,该方法优于传统的人工统计预测法。     

时间序列分析在城市天然气短期负荷预测中的应用

城市天然气短期负荷具有周期性,趋势性和随机性的变化规律,采用非平衡时序建模的趋势项直接剔除法进行平衡性转化,用基于自相关函数的最小二乘法建立了城市天然气短期负荷预测AR时序模型,实例预测计算,取得较好的结果。     

基于支持向量回归的短期负荷预测

对短期负荷特性进行分析,选取与负荷相关的气象因素、日期类型、前几日负荷作为最大(最小)负荷预测回归模型的输入。夏冬两季休息日的负荷特性与春秋两季不一致,根据气象因素修正日期类型对应的数值。采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)建立气象因素和日期类型与最大(最小)负荷的映射关系。利用相似日法计算日负荷变化系数,在预测最大负荷和最小负荷基础上,计算预测日各点负荷。算例分析验证了本研究预测模型的有效性。     

负荷预测技术的新进展

针对电力负荷预测技术的发展状况，总结了电力负荷预测的现代特征，即预测定量化、面对数据分析以及定量定性预测相结合等，这些特征指明了负荷预测发展和应用的方向。在此基础上，对几种新的预测技术，如灰色预测技术、优选组合预测技术、专家系统预测技术以及神经网络预测技术进行了分析比较，指出了各种预测方法的特点及适用范围。     

基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测研究

为了应对电动汽车大规模并网后对地区电网负荷模式和可靠运行带来的影响,本文以某电动汽车充电站的相关数据为依据,分析研究了电动汽车充电站的负荷特性以及影响负荷变化的主要因素,构建了基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型,同时通过仿真算例验证并与BP-NN预测模型进行了比较。结果表明,基于RBF-NN的短期负荷预测模型具有更好的预测精度,适用于电动汽车充电站的短期负荷预测。该研究为下一步工程实践应用提供了理论依据。     

农村电网规划中负荷总量预测的研究

根据农网负荷的特点,构造了中期负荷预测的流程图,考虑采用确定性预测方法中的多元线性回归模型(或逐步回归模型)和不确定性预测方法中的灰色模型来进行预测,然后进行综合分析,得到负荷序列的最终预测结果.     

基于人工神经网络的自适应电力系统短期负荷预测

基于人工神经网络的自适应电力系统短期负荷预测梁志珊，陈建华，刘哲（电力科学研究所）１引言电力系统短期负荷预测是调度部门每日必须进行的重要工作之一。日负荷预测的精度越高，越可以降低系统备用容量，减少或避免计划外开停机组。因此，负荷预测的精度将直接影响电...