考虑负荷预测不确定性的快充站储能鲁棒实时控制策略

当电动汽车快速充电站配置电池储能系统时，合理的能量管理策略对控制充电负荷峰值功率、减小功率波动具有重要意义。然而，能量管理策略的有效性依赖于准确的负荷预测，但实际上由于环境影响和预测模型的原因负荷预测无法完全准确。基于以上问题，为应对充电站储能能量管理策略中充电负荷不确定造成的影响，提出了考虑负荷预测不确定性的储能鲁棒实时控制策略。首先，分析了现有的负荷预测方法，并对负荷预测结果进行建模；然后，运用鲁棒预测控制方法，分别以充电站电费最小和储能系统荷电状态波动最小为目标构建系统模型和设计控制策略，并通过鲁棒对等转化将不确定性模型消除，有效应对负荷预测不确定性的影响。算例研究表明，通过对比模型预测控制和逻辑门限控制的结果，所提的鲁棒控制策略能够有效降低充电负荷峰值，验证了策略的有效性。     

基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法（Only in Chinese）

针对短期和超短期负荷预测的特点，提出了一种基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推算法。该算法充分利用了短期负荷预测已取得的成果，解决了传统采用负荷历史数据进行超短期负荷预测时在拐点、天气剧烈变化和节假日期间负荷预测精度下降的问题。为了提高负荷预测精度，还讨论了在进行超短期负荷预测时，对历史坏数据的处理以及对短期负荷预测中对拐点预测不准的修正等实用性问题。通过在四川电网调度自动化系统中的应用结果表明，该方法速度快，精度高，运行可靠稳定，具有较强的适应性。     

基于系统论的负荷预测集成化方法

提出了一种基于系统论的负荷预测集成化方法，该方法将负荷预测视为一个系统，从系统出发得出“自顶而下”的全新预测思路，从而充分体现了负荷预测系统的整体性、相似性和层次性等特点。该方法集成多种负荷预测方法得出总量预测的结果，并将总量进行具体划分，得到负荷的地理时空分布信息。体现了整体与个体的不同，又体现了个体与个体之间的相似。通过实际工作中的应用，证明了整套方法是可行的和有效的。     

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是，当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时，采用灰色模型进行负荷预测的误差较大，预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中，可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明，此模型在负荷预测中是适用的，尤其对于负荷按“S”型曲线增长的情况，不但具有较高的预测精度，同时保留了灰色预测方法的优势和特点。     

基于C/S模式的电网短期负荷预测及负荷分析管理信息系统

通过引入24h气象预测信息，并以负荷分析为基础，采用相似日、相似时段的负荷预测原理和基于K线图形式的图形处理方式，生成集负荷分析，负荷预测，预测管理和预测发布功能为一体的电网短期负荷预测及负荷分析管理信息系统，该系统应用先进的网络技术和数据库技术，构建了面向对象的模块化软件，目前该系统已应用于天津电网负荷分析和负荷预测管理工作，运行稳定，性能良好，具有界面友好，操作简便，维护成本低，预测精度高等优点，是负荷管理和预测人员的好助手。     

基于省级电网的短期负荷预测系统的开发

在对吉林省网及其所辖分区电网负荷规律性进行全面分析的基础上，开发了一种基于省级电网的电力负荷短期预测系统。系统包括回归、组合加权等多种预测方法，提供了直接预测与分区汇总两种预测方式，具有对省网负荷及所辖各分区负荷进行规律性评价的子模块，采用数据库形式对历史负荷、预测结果等多种数据进行分类管理，使数据维护更方便。对省网负荷及所辖各分区负荷的预测结果进行了比较，并在此基础上分析了省网及各分区负荷的规律性。该系统界面友好，操作简单，已成功应用于吉林省调度中心。     

分区负荷预测智能软件的研究

把人工智能技术中的专家系统应用到电力系统中的分区电力负荷预测上，设计和调试好一套有关负荷特性参数的专家决策系统软件。它消除了以往分区负荷预测中有关负荷特性参数偏差很大的现象，从而有效地提高了分区负荷预测的准确性。     

一种简化的电力系统负荷线性组合预测法

负荷是电力系统运行和规划的依据，精确的预测可提高系统运行的可靠性和经济性。作者将电力系统负荷预测的三种主要方法，即外推法、灰色预测法和人工神经网络法结合起来，建立了一种线性组合预测模型。在组合模型的权重系数求解中，首先对目标函数和等式约束使用拉格朗日乘子法来求解权重系数。当出现小子零的系数时，改为只使用误差矩阵的对角元素来计算，这种近似对预测精度影响较小，但简化了计算，且保证了组合系数大于零的条件。由于组合模型的总平均误差要小于各单一预测方法的平均误差，这就提高了预测精度，尤其组合模型的最大预测误差要小于单一模型的最大预测误差，从而降低了预测的风险性，实例证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于小波分析的月度负荷组合预测

针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征，提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法。通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加，针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法，最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据。该方法避免了考虑气候、政策等因素，仅利用电力负荷历史数据进行预测。实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度。     

动量自适应学习速率梯度下降法神经网络电力负荷预测

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定,是电力负荷预测的重要组成部分。利用人工神经网络可以任意逼近非线性系统的特性,将其用于短期负荷预测。在标准的BP网络中加入了动量项和自适应学习速率,预测结果表明比标准BP算法具有更好的性能。在相同的情况下,连续预测六天的负荷和一年的负荷,结果都证明了研究方法具有一定的实用性。     

电力系统节假日负荷预测实例分析

以某省级电网2010年端午节负荷预测情况为例,介绍了节假日前负荷预测的4个基本依据,并对节前负荷预测出现偏差的原因进行了详细的分析,提出了今后应注意节假日负荷预测的影响因素及存在的问题。     

采用协整检验的电力系统组合预测建模条件判定方法

对组合预测方法应用于电力系统短期负荷预测的条件进行了探讨。为了提高电力系统短期负荷预测的精度，运用计量经济学中的协整理论，对组合预测方法进行了研究，并分析了实际的负荷数据，得出应用的条件是：每种预测方法得到的预测值序列与实际负荷值序列之间应该具有协整关系，这是在电力系统短期负荷预测中采用组合预测方法的必要条件。结合实际预测数据，对协整分析方法及相关检验的实现过程进行了详细的计算说明，并对此结论的适用范围进行了介绍。     

影响江西电网负荷预测准确率的因素分析

本文分析了影响江西电网用电负荷的诸多因素(如气象、小水电、大用户、节假日及特殊事件的影响),从加强对气象因素、负荷类型及历史数据的精细化分析入手,研究各种负荷预测方法,找到了适应江西电网目前状况的短期负荷预测方法,进而提出了提高江西电网负荷预测准确率的主要思路。     

电力系统负荷预测方法研究与分析

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性,其是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提,是电力系统规划建设的依据,基于此分析了基于BP网络的短期负荷预测方法与基于灰色预测的中长期负荷预测方法。     

基于灰色理论的电力负荷预测模型及其应用的研究

基于灰色理论提出了在电力市场运营模式下,县(区)级电力负荷的中长期预测模型,并对某供电局2000年到2003年的销售电量进行了预测,预测结果与各年度的实际售电量相比,最大误差小于0.7%。说明建立的预测模型完全适合于该供电系统的负荷预测,具有重要的理论和实际意义。     

几种灰色模型用于电力消费中期预测研究

根据三类产业与居民生活用电量在用电方式、用电增长趋势等方面的不同特点,对灰色ＧＭ（１,１）模型、改进的ＧＭ（１,３）模型以及关联多因子模型在地区用电量和最高用电负荷预测中的应用做了初步研究。以上海市１９９０～１９９８年的电力资料和经济资料为基础,应用几中灰色模型对三类产业用电量、居民生活用电量及最高用电负荷进行了预测,并将几种模型的预测 结果进行了比较。结果表明,不同模型适用于不同特点的电力消费预     

电力负荷预测方法在地区供电部门的应用

负荷预测是电力系统规划的基础，其准确度直接影响到电网建设。介绍电力系统负荷预测中常用的几种简单预测方法，用各方法对常德地区的负荷进行了预测，并分析了供电部门对负荷预测的基本要求。     

电力系统负荷预测方式综述

摘电力系统负荷预测方式可分为超短期负荷预测、短期和中长期负荷预测。给出了预测原始数据采集处理、模型简介,以及预测结果的处理。     

混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用

混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性，使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析，并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测，预测结果相对误差小、精度高，为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用

混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性,使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析,并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测,预测结果相对误差小、精度高,为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。