合肥地区短期负荷预测及误差分析

电力系统规划和运行调度都应以对未来电力负荷的预测为依据.电力的生产和消费是同时进行的,任意时刻都必须保持二者之间的平衡.负荷预测偏低会引起电力供应紧张,电能频率下降,供电可靠性下降;负荷预测过高将会导致发电过剩,系统频率上升,并造成发输电设备不能充分利用,影响系统的经济性能.因此,电力系统负荷预测是电力系统规划和运行调度的重要组成部分.     

合肥地区短期负荷预测及误差分析

电力系统规划和运行调度都应以对未来电力负荷的预测为依据。电力的生产和消费是同时进行的，任意时刻都必须保持二者之间的平衡。负荷预测偏低会引起电力供应紧张，电能频率下降，供电可靠性下降；负荷预测过高将会导致发电过剩，系统频率上升，并造成发输电设备不能充分利用，影响系统的经济发展。因此，电力系统负荷预测是电力系统规划和运行调度的重要组成部分。     

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...     

电力负荷预测技术的发展动态

在制定发电计划和电力系统发展规划过程中需要将电力负荷预测作为前提条件,若能够保证负荷预测的准确性,将会给电力系统经济、安全、可靠运行带来重要的作用.科学技术的进步和发展带来了各种形式的负荷预测方法的不断更新.基于此,本文首先阐述了电力负荷预测方法的分类,进而对电力负荷预测技术的发展动态做探讨.     

基于BP神经网络的电力系统负荷预测算法研究及实现

电力系统负荷预测是近年来各国潜心研究的一个新领域，对于电力系统的规划、运行和经济效益都有重要的意义。利用各种算法和模型对电力系统负荷进行预测是一种常用而且非常有效的方法。为此，在研究电力负荷预测算法的基础上用MATLAB进行编程仿真，得到预测结果后分析预测结果，并利用真实数据进行预测。     

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.     

电力系统负荷预测方法论

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要.电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作.从预测对象来看,电力负荷预测包括对未来电力需求量(功率)的预测和对未来用电量(能量)的预测以及对负荷曲线的预测.其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布,为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据.     

基于组合电力负荷预测模型的电力经济调度研究

根据武汉地区近10 a电力负荷使用情况对武汉供电公司电力负荷预测进行研究,以此为经济调度及负荷管理提供依据.选用基于GM(1,1)模型和一元线性回归法的组合负荷预测模型.对武汉地区每月最大负荷进行预测;算例证明组合预测模型有效提高了电力系统负荷预测能力,且证明了该组合电力预测模型对发电量预测同样具有可行性.     

浅论电力系统短期负荷预测的研究现状

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,它是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面,是能量管理系统(EMS)的组成部分,也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容.     

遗传算法和神经网络在短期负荷预测中的应用研究

短期负荷预测是电力市场运营的基本内容,预测精度的高低对于电力系统安全、经济、优化、节能调度运行具有极为重要的指导作用。如何提高预测精度也是学界一直不懈的追求目标。本文针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点。根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法一GA—BP算法,并结合一个实际的电力系统短期负荷变化的情况。用实际算例表明该方法具有较高的预测精度和较好的适应性。     

电力系统中长期负荷预测的灰色动态模型研究

建立了电力系统月负荷及年负荷预测的灰色动态模型，并验证了其准确性，为电网调度自动化和经济发展规划提供了较可靠的依据。     

考虑修正因素的多重相关短期负荷预测

考虑修正因素的多重相关短期负荷预测艾欣，李秀卿（东北电力学院电力工程系，吉林１３２０１２）为了保证电力系统的安全、经济运行，须掌握负荷变化规律和未来的变化趋势，以１小时为间隔的２４小时负荷预报是电力系统调度管理部门制定开停机计划及在线安全分析的基础，...     

电力系统中负荷预测的研究

负荷预测在电力系统中有着举足轻重的作用。本文从电力负荷的分类、负荷预测的基本过程,负荷预测的相关方法进行了相关论述。     

多元回归分析法在城市用电量预测中的应用

负荷预测的精确性直接影响到电力系统配网的规划、调度运行、生产计划和优质供电.介绍了多元线性回归模型的原理,通过分析历史数据,建立数学模型,对城市用电量进行预测,证明该模型具有良好应用前景.     

两种基于相空间重构的电力系统短期负荷预测方法分析

短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作,预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。采用符合短期负荷特性的混沌理论对短期负荷进行预测,在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期负荷加权一阶局域多步预测模型和最大Lyapunov指数的预测模型,通过对一组实际的短期负荷数据进行预测,仿真结果表明:两种方法都能较准确地预测短期负荷,对于一周内的预测结果,最大Lyapunov指数预测模型的预测精度略高于加权一阶局域多步预测模型的预测精度。     

负荷密度法在电力系统负荷预测方面的应用研究

在对电力系统电长期、中期、短期（超短期）负荷预测基本方法的特点和适用条件范围进行分析后,结合一中型城市城市电网2009—2010年的电力负荷实际需求特征数据,结合负荷密度法对该城市电网2011—2012年2年内的近期电力负荷需求数据进行了预测,并与该地区国民经济基本增长发展速率所需电力容量相比,证明了负荷密度法在电力系统负荷预测方面的准确可靠性。     

传统负荷预测技术与新技术的比较

电力系统由电源、输电网和电力用户组成,由于电能不能储存,发、输、用电是同步进行的,发多少用多少,因此,保持发电与用电的动态平衡而不影响电能质量,预测未来特定时间的电力负荷水平尤为重要。文章阐述负荷预测的传统技术与现代技术的比较,并探讨该技术未来的发展方向。     

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。     

基于时间序列分解技术的电力负荷预测乘积模型

电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要保障,其关键是预测方法及预测精度等问题。考虑到电力负荷受到长期趋势、季节变化、周期变动及不规则变动等诸多因素的影响,本文运用时间序列分解方法,建立电力负荷预测的乘积模型,并通过全社会用电量进行预测与检验,结果表明了方法的有效性。     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．