模糊聚类预测法在电网负荷预测中的应用

介绍一种模糊数学方法应用于负荷预测,该方法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关因素的历史样本进行归纳分类,然后采用合适的模糊数及模糊集描述各类样本中负荷变化的模式及环境的特征。最后,由未来环境状态判定未来负荷变化属于哪种模式,从而预测出未来的电力负荷。     

基于模糊聚类的神经网络短期负荷预测方法

针对电力负荷的特点，综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响，提出了一种新的短期负荷预测方法。通过模糊聚类选取学习样本，采用反向传播算法，对24点每点建立一个预测模型。该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处理非线性问题的能力，提高了学习效能，在负荷平稳的季节和负荷波动较大的季节都具有较好的预测精度。     

考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法

负荷聚类可以依据形态特性差异对负荷曲线进行归类,实现用户用能行为规律分析,为需求侧响应、电网客户服务等提供重要的决策信息。文中提出一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法。首先,为了克服欧氏距离在负荷特性相似程度度量上的局限,基于负荷差分向量的余弦距离实现负荷形态变化的相似性度量,提出一种双尺度相似性度量方式;然后,基于双尺度相似性与谱聚类算法,建立差异化基聚类模型;最后,依据聚类评价指标自适应计算基聚类模型权重,以加权一致性矩阵与谱聚类实现聚类集成。算例结果证明,所提方法可有效挖掘负荷形态特性差异,在不同数据集中性能表现稳定,具有显著的聚类有效性和鲁棒性。     

基于模糊聚类识别及统计相关的短期负荷预测

应用模糊聚类理论，通过对负荷历史数据进行聚类和隶属度分析，依据模糊聚类和模糊模式识别、类别（或级别）变量特征值与概率统计相关分析等模型，根据模糊聚类参数与预测因子的前期特征值，确定相应的类别变量特征值，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。应用隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的相关关系，可以同时考虑多种影响负荷因素，在算法上只是隶属度矩阵的阶数发生变化，预测过程简单明了。实践结果表明，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。     

基于蚁群聚类-Elman神经网络模型的短期电力负荷预测

在神经网络负荷预测实际应用中,突出的问题是训练样本大、训练时间长、收敛速度慢。针对负荷预测样本代表性问题,建立了基于蚁群聚类的Elman神经网络预测模型。对负荷历史数据进行蚁群聚类预处理,将聚类后的数据作为神经网络的训练样本。其目的是使输入样本具有代表性,改善网络训练时间和收敛速度,有效提高预测精度。通过某发电厂负荷数据的验证,该模型的预测结果精度较好。     

基于K-means聚类的短期负荷预测研究

本文的中心思想是采用多种方法组合进行预测,对30个种类的用户全年8760个小时的用电量做全年最后一天的日负荷预测。本文根据聚类算法对数据进行归纳整理再拆分的特点先将数据聚成5类,根据5类用户曲线的特点分别采取不同的适用于各曲线的方法进行预测。本文在k-means聚类的基础上又采取了三种方法进行预测。预测出结果的MAPE值不高,证明预测的精度的准确定。聚类分析的归纳整理功能为预测节省了大量时间,提高了预测速度,而以此为基础采用不同适合的方法进行预测又提高了预测精度,这在一定程度上解决了当前预测快速与准确无法兼具的问题。     

多级负荷聚类和解耦机制的配电网短期负荷预测方法

为解决配电网供电分区负荷特性因用电结构与用户用电习惯差异呈现多样性,导致泛化的预测模型难以提供满意计算精度,以及新投运配变由于缺乏历史数据积累,无法为机器学习提供大量训练样本的问题,提出了一种多级负荷聚类和解耦机制的短期负荷预测方法.首先,进行基于变电站用电量以及台区用户用电特性差异的多级负荷特性聚类.随后,对不同聚类配变构建基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型,并采用负荷标幺曲线和基准值分开预测的解耦机制应对新投运配变的小样本问题.最后,综合分类预测结果得到日负荷预测曲线.实例证明该方法能实现负荷预测的精细化,并减小新投运配变的预测误差影响,改善了综合预测结果.     

基于粗糙集理论的关联聚类中长期负荷预测法

中长期电力负荷预测是电网规划的一项重要基础工作。由于中长期尺度上的电力负荷受各种相关因素的影响较大,提高负荷预测的准确性难度很大。采用粗糙集理论对影响电力负荷的诸多相关因素的影响程度进行分析,找出影响负荷变化的主要的因素;并以这些影响因素对历史数据进行了聚类,找到与预测目标年最接近的类别来进行负荷预测。文中的算例结果说明了方法的有效性。     

基于短期相关性和负荷增长的中长期负荷预测

现有中长期负荷预测非线性模型存在预测困难及精度偏低且不稳定的问题。文中提出了一种基于短期相关性和年度负荷增长的预测方法,将非线性问题转化为线性问题来解决。该方法首先根据上一年相邻点和相邻周负荷之间的短期相关性构建线性回归模型;然后采用递归的方法计算出下一年各周所有负荷点的预测值;最后考虑年度负荷增长,对预测值进行修正得到最终预测结果。结合实际电网数据验证了该方法的有效性和实用性,为中长期负荷预测提供了一条可行的新思路。     

基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测

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。     

短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法

为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测.预测结...     

基于Dropout-ILSTM网络的短期电力负荷预测

针对传统BP神经网络难以处理电力负荷数据间关联的问题,提出了一种基于Dropout的改进的长短期记忆神经网络结构用于短期电力负荷预测.这种改进的长短期记忆神经网络(Improved LSTM,ILSTM),通过将长短期记忆网络的多个时间步输入与输出矢量进行全连接,增强了对目标系统中线性成分的表征;使用Dropout 对...     

基于RAN网络的短期负荷预测

提出一种基于资源分配网络(resource-allocating network,RAN)的短期负荷预测方法.通过对历史样本的学习,动态地增加隐节点数目,并采用扩展卡尔曼滤波器对网络参数进行调整.该网络结构紧凑,具有学习速度快、精度高等优点.此方法已用于地区电网负荷预测,预测结果表明方法是先进有效的.     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。     

基于神经网络的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。     

基于ARIMA和LS-SVM组合模型的短期负荷预测

经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性,针对此现象及其原因,为提高预测精度,提出采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对ARIMA预测误差进行修正的ARIMA-LS-SVM组合模型;利用该改进模型对哈尔滨电网负荷进行实例预测,结果表明:该方法能够提高短期负荷的预测精度,并且具有较强的推广性和应用能力。     

基于EEMD-LSTM的区域能源短期负荷预测

短期负荷预测既是电网规划的重要组成部分,也是系统可靠、高效运行的前提和基础。采用EEMD(集合经验模态分解)方法将区域能源互联网历史负荷数据分解成若干分量,再对各个分量分别建立模型,运用LSTM(长短期记忆神经网络)设置对应的隐藏层数,对各个分量分别进行预测,最后叠加预测值得出最终预测结果。将EEMD-LSTM算法与LSTM算法、 EMD-LSTM算法以及Elman算法进行比较,结果表明EEMD-LSTM算法在区域能源互联网负荷预测中能够实现较好的预测精度,具有很好的应用前景和推广价值。