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《电网技术》2017,(6)
母线负荷分析与预测对电力系统的安全稳定具有重要意义。目前我国采集到的母线负荷数据中含有较多且类型不同的坏数据,给母线负荷的分析的准确性与预测的精确性带来较大影响。文中提出了一种基于低秩矩阵分解的母线坏数据辨识与修复方法。从母线数据本身出发,首先分析了母线数据的低秩特性,研究不同类型坏数据产生的原因;然后建立了一种基于低秩矩阵分解的母线坏数据辨识与修复的模型,并给出了基于阈值迭代法(iterative thresholding,IT)的模型求解方法;最后,利用广东省母线负荷实际算例进行了分析,并利用修复前后的母线数据进行虚拟预测对比,结果实现了坏数据的有效恢复和预测精度的提高。 相似文献
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基于人工神经网络的电力负荷坏数据辨识与调整 总被引:24,自引:6,他引:18
电力负荷坏数据辨识应充分考虑负荷曲线本身的特征。先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线;然后用特征曲线及由此产生的含有坏数据的曲线形成的样本集对BP网进行训练,利用BP网的泛化能力,使之具备对本类曲线进行坏数据精确定位的能力;最后利用特征曲线进行坏数据的调整。该方法能够做到离线训练,在线辨识,实例分析取得了良好的效果。 相似文献
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基于最优交集相似日选取的短期母线负荷综合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出一种基于最优相似日选取的综合预测方法。利用改进的聚类分析算法,得到历史标幺曲线的形状相似集与特征曲线。通过构造反映数据点性质的横向及纵向特征向量矩阵,辨识出坏数据并进行调整。计算日特征相关因素对负荷水平的影响,并将各因素的重要程度加权于模糊目标函数,得到目标日的负荷水平相似集。建立各类形状相似集的判别函数,并将目标日归类。对待预测日的负荷水平与曲线形状相似集,取两者的交集作为相似日选择结果。以该交集中与目标日日期差最小的样本为虚拟预测对象,计算综合预测中各算法的权重。实例分析表明,所提方法可有效改善原始数据的质量,提高母线负荷预测精度。 相似文献
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基于快速分解正交变换状态估计算法的坏数据检测与辨识 总被引:3,自引:3,他引:0
提出了在快速分解正交变换状态估计算法中检测与辨识坏数据的新方法。该方法成功地将假设检验辨识法(HTI)和量测补偿法的思想应用于基于快速分解状态估计算法的坏数据检测与辨识,用基于对增广的量测雅可比矩阵进行Givens行变换的方法计算和更新残差协方差矩阵,在建立可疑量测集时,考虑有功类量测误差对无功类量测残差的影响和无功类量测误差对有功类量测残差的影响。算例说明,该方法检测与辨识坏数据的能力较强。 相似文献
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母线负荷预测对于电网调度运行的安全性和在线分析决策的准确性具有重要的意义。为了进一步提高母线负荷预测精度,提出了一种基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法。结合当前电力大数据,首先将历史负荷数据、日期信息以及天气信息等多类型数据作为预测模型的输入特征,并建立基于BP-ANN(back propagation)神经网络和CNN(convolutional neural network)神经网络融合的预测模型。然后采用BP-ANN提取数值类型和类别类型数据的特征向量,与CNN提取图像型数据的特征向量进行融合,通过多层BP-ANN神经网络进行超短期母线负荷的预测。最后,采用我国某地区220kV变电站高压侧的有功负荷历史数据和该地区天气信息进行实例分析。实验结果分析表明,所提方法能够充分有效利用多源数据和模型融合的特点进行超短期母线负荷预测,相较于BP-ANN和CNN单独模型预测具有更高的负荷预测精度。 相似文献
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基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测方法。首先利用频域分解消去母线负荷序列的周周期分量,建立序列的灰色模型;利用系统负荷预测方法得到系统负荷预测值。然后基于灰色模型,将各母线负荷的累加序列作为状态,系统负荷的累加序列作为观测,建立线性离散随机系统模型,利用Kalman平滑器计算各母线负荷累加序列的最优估计值,最后经过累减还原并加上周周期分量得到母线负荷的预测值。Kalman平滑器利用高准确率的系统负荷预测结果对母线负荷预测进行调整,降低预测误差。在实际系统中进行了仿真验证,证明了该方法的有效性。 相似文献
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新型电力系统背景下,分布式电源和用户侧行为的多样性使母线负荷稳定性不足,对负荷短期预测提出了新的挑战。为此,提出一种基于序列分解的母线负荷降噪预测方法,将变分模态分解方法的构造与分解规则应用到母线负荷序列分解中,针对序列分解后的余项,利用局部加权回归方法进行平滑处理,实现母线负荷降噪预测。基于某地区母线负荷有功功率实测数据,构建循环神经网络对降噪后的母线负荷进行预测,结果表明该方法能够去除母线负荷序列噪声,序列趋于光滑且保留了原始母线负荷序列的特征,具有优良的预测曲线和精确的预测结果。 相似文献
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基于小波分解的支持向量机母线负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高母线负荷预测的准确性,提出一种基于小波分解和支持向量机的母线负荷预测方法。该方法利用小波分解算法将目标负荷序列分解为若干个不同频率的子序列,通过分析各个序列的特征规律,构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值进行重构得到最终预测值。对某一区域内15条母线进行预测,采用平均日母线负荷准确率进行评价。与单独使用支持向量机方法相比,应用所提方法提高了962点的预测效果,占总预测点数的66.8%;全系统的准确率由93.5%提高到了95.1%。 相似文献
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基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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深入分析母线负荷的特性对于提高负荷预测精度,评估电网的安全性和稳定性,辨识需求响应潜力等具有重要的意义。有别于传统的负荷率、峰值出现时刻等指标,提出了一套基于数据驱动的母线负荷特性分析方法。在对母线负荷进行数据清洗、标幺化处理的基础上,利用基于马氏距离的聚类算法对每日母线负荷曲线进行聚类分析;在此基础上,从不同维度提出和采用了模式切换熵、相对波动率、日平均负荷、温度敏感度等4个指标作为凸显母线负荷差异性的评估标准;最后根据提取的特征,利用K最邻近算法对母线负荷进行分类。对广州130条母线负荷数据进行了算例仿真,结果表明所提出的指标能够较好地刻画母线负荷特性,并能取得较好的分类效果。 相似文献
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针对现有非侵入式负荷监测方法存在的负荷分解准确率低、模型泛化性能差的问题,提出一种多尺度卷积与Informer网络相结合的非侵入式负荷监测方法。采用数据分段优化方法对功率信号进行分段,利用多尺度卷积核获取不同时间尺度的特征序列以及自适应提取多维度功率特征,从而形成特征矩阵;基于Informer网络中的概率稀疏自注意力机制在高维空间中充分捕获特性序列的长期依赖关系,从而提高预测准确率;利用分解值修正方法消除功率分解值中的“虚假”激活状态,以进一步提高分解精度。算例结果验证了所提方法的可行性。 相似文献
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为提高母线负荷预测精度,提出一种基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测方法。首先对预测母线负荷序列进行历史负荷与当前负荷的相关性分析,再进行系统空间母线与预测母线的相关性分析,根据两次相关性分析结果合理设置算例,得到预测网络的最优输入方式,然后利用长短时记忆网络(LSTM)建立母线短期负荷预测模型,最后运用吉林省某地区的实测数据将提出模型与反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的预测结果进行对比分析,验证本文提出的预测模型具有更高的精确度。 相似文献