湘潭地区负荷特性分析

根据湘潭地区历史负荷及气象等相关资料,研究分析了该地区的负荷特性,对负荷的各种影响因素进行了量化分析,重点对气象敏感负荷和大用户对地区负荷的影响进行了分析,分析结果有利于提高短期负荷预测准确率,为电力负荷紧张期间的负荷调控与合理分配提供了有力的依据.     

咸阳市电力系统短期负荷预测分析与研究

主要研究考虑各种因素影响的咸阳市电力系统短期负荷预测模型与算法。传统预测算法只是基于找寻历史负荷数据规律,没有考虑外部因素对负荷值的影响,从而降低了预测精度。针对这些不足,首先分析了影响咸阳市电力负荷值的几个主要因素,然后提出了考虑这些因素影响的改进型神经网络BP算法预测模型,利用该模型对咸阳市电力负荷值进行预测。预测结果表明：该模型完全适用于咸阳市电力负荷预测,考虑因素影响的预测算法效果优于传统方法。     

常德地区负荷特性及其影响因素分析

根据常德地区历史负荷和气象数据等相关资料,统计了该地区负荷特性指标,研究分析了当前该地区的负荷特性和影响负荷变化的主要因素.然后,分别分析各主要影响因素对该地区负荷的影响.针对各主要影响因素来具体分析其对地区负荷的影响程度、影响负荷所占的比重和影响的时段,并量化分析各部分负荷与影响因素的关系.最后,根据分析结果对该地区负荷预测工作提出相应的建议     

基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。     

基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法

由于短期电力负荷、用电量受众多复杂的非线性因素影响,传统单一BP神经网络预测方法存在精度不高、收敛速度慢等问题。为了提高收敛速度和预测精度,根据影响因素特性将其分为长期、短期性影响因素,根据负荷、用电量曲线特性分别将其分为基准量和敏感量,并用决定系数法确定所需短期影响因素。应用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,将BP神经预测误差作为遗传算法的适应度函数,建立了基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法。选取中部某省2015—2019五年"迎峰度冬"期间数据进行验证,结果表明,该预测方法的精度和收敛速度都得到了提高。     

基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型。该模型综合运用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论方法进行建模。首先,采用模糊聚类分析方法,以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据分成若干类别;其次,对每一类别建立相应的神经网络预测模型;预测时通过模式识别,批出与预测天相符的预测类别,利用相应的神经网络预测模型进行24小时的短期电力负荷预测。对绍兴地区2年多的实际负荷变化数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况也有较好的预测精度。     

基于数据挖掘技术的短期电支负荷预测

负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块,对电网的安全、经济运行具有重要的意义。负荷预测主要综合考虑系统的运行特性、社会影响、自然条件以及增容决策等因素,在历史负荷数据的基础上,进行一系列数学计算,在满足一定精度要求的情况下,得出未来某特定时刻的负荷值。传统短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰,尤其在小水电分布众多的地区预测精度不高。文章针对短期负荷预测的特点,将数据挖掘技术引入短期负荷预测中,并给出了系统的解决方案,可应用于小水电众多的电网环境或类似环境。实例运算表明该系统可有效地提高预测精度。     

基于变化趋势和气象因子的加权负荷预测方法

针对采用趋势变化法预测电力负荷时,存在因未充分考虑气象因素而影响预测精度的问题,提出了一种基于变化趋势和气象因子的加权负荷预测方法。该方法综合考虑气温、湿度和天气类型3个气象因子,对基于变化趋势的电力负荷预测方法进行修正。分析了基于变化趋势的电力负荷预测方法存在的 2 个问题：未考虑外界因素对电力负荷变化趋势的影响和预测电力负荷时存在累计误差。在充分研究日内平均负荷变化率和点间平均负荷变化率的基础上,给出了算法的详细计算步骤,并将其应用于苏北某地区电力负荷的预测算例中。结果表明该方法的预测误差为 3.42%,预测精度高且数据波动小,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于CNN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。     

基于改进天牛须搜索算法优化LSSVM短期电力负荷预测方法研究

为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用小波阈值去噪处理电力负荷数据,减少一些不确定性因素对负荷预测的影响,提高了预测精度。选择四川某地区电网实际历史负荷数据进行分析和预测,并与PSO-LSSVM、LSSVM预测模型进行对比分析。算例结果表明,所提出的IBAS-LSSVM预测模型与LSSVM相比预测精度提升了1.5%左右,与PSO-LSSVM相比算法运行时间缩短了70%,且算法稳定性更高,证明了该方法的实用性与有效性。     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。     

基于条件生成对抗网络的短期负荷预测

精准的短期负荷预测对电力系统制定合理生产计划、提高经济效益、保证电网安全运行具有重要意义.为学习非线性负荷数据中隐含的深层关系,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于条件生成对抗网络的短期负荷预测模型.所提模型使用卷积神经网络构建生成模型和判别模型,以负荷影响因素作为条件,并引入特征损失函数作为判别模型部分隐藏层的损失函数.然后,通过条件生成对抗网络的博弈训练,使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据,从而进行短期负荷预测.最后,以美国某地区3年的负荷作为实际算例,对比所提模型与其他模型的预测结果,验证了所提模型在兼顾泛化能力的同时可以提高短期负荷的预测精度.     

基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

精准的短期负荷预测是实现电网精益化运行和管理重要保障,但存在短期负荷波动性强、负荷预测关键影响因素选取困难等精准预测难题。本文利用变分模态分解将原始电力负荷数据分解为多个子序列,挖掘短期负荷波动特征的同时避免模态混叠问题,提出复合变量选取算法分析筛选影响负荷波动的关键因素,有效去除预测干扰信息并进一步简化预测模型的复杂度,通过兼顾数据短期依赖和长期依赖的长短时记忆神经网络对各子序列进行预测,并将各子序列预测结果进行叠加实现最终的短期负荷预测,据此建立基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测方法。选取2019整年长沙市实际数据验证结果表明,本文提出算法在复杂外部影响因素下,能准确筛选负荷预测的关键影响因素,相比传统预测模型,提出模型结构更简单、预测精度更高。     

基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法

目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类型的负荷影响因素,引入门控循环单元(GRU)网络处理具有时序性特点的历史负荷序列,建模学习负荷数据内部动态变化规律,其输出结果与其他外部影响因素(天气、日类型等)融合为新的输入特征,使用深度神经网络进行处理,整体分析特征与负荷变化的内在联系,最后完成负荷预测。以美国某公共事业部门提供的公开数据集和中国某地区的负荷数据作为实际算例,该方法预测精度分别达到了97.30%和97.12%,并与长短期记忆神经网络、多层感知机以及GRU神经网络方法进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度和更快的预测速度。     

基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法。通过对历史负荷特性进行分析和聚类,对全年日进行分类并指定日类型,避免日类型选择过于宽泛且缺乏针对性。同时采用Elastic Net方法对影响负荷预测的主导因素进行辨识和筛选。最后,在以上预测输入变量优化的基础上,建立神经网络预测模型。以广东省某市实际负荷为例,通过与其他方法对比,验证了所提方法在提高日负荷曲线预测精度方面的有效性。算例结果表明,所提模型适用期较长,无须反复训练,对短期负荷预测有较强的应用价值。     

基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法。通过对历史负荷特性进行分析和聚类,对全年日进行分类并指定日类型,避免日类型选择过于宽泛且缺乏针对性。同时采用Elastic Net方法对影响负荷预测的主导因素进行辨识和筛选。最后,在以上预测输入变量优化的基础上,建立神经网络预测模型。以广东省某市实际负荷为例,通过与其他方法对比,验证了所提方法在提高日负荷曲线预测精度方面的有效性。算例结果表明,所提模型适用期较长,无须反复训练,对短期负荷预测有较强的应用价值。     

基于模糊神经网络的电力负荷短期预测

针对电力负荷的特点，综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响，提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法，并详细介绍了该方法的实现过程。通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素，进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型，并取得了较为理想的预测结果。算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景。     

一种多变量时间序列的短期负荷预测方法研究

针对短期负荷影响因素多的特点提出了电力短期负荷的多变量时间序列预测方法,并根据单变量时间序列的延时重构对由历史负荷序列及其相关因素序列所构成的多变量时间序列进行了相空间重构,采用互信息法计算了各子序列的延迟时间,各子序列的嵌入维数则运用平均一步绝对误差和最小一步绝对误差进行选取,然后通过RBF神经网络的非线性映射能力进行电力短期负荷预测.研究结果表明多变量时间序列的预测效果相对于单变量序列有较大提高.