基于超短期负荷预测的电力系统动态状态估计

在常规动态状态估计的基础上,引入高精度的超短期负荷预测数据,将预测的节点注入功率作为滤波步的输入,实现了系统状态的实时跟踪预测。仿真表明,基于超短期负荷预测的电力系统动态状态估计算法提高了动态状态估计的计算精度．具有一定的现实意义和理论价值。     

超短期供热负荷预测技术研究及应用

针对大机组供热改造日趋普遍的现状,简要介绍了供热负荷的特点和3类供热负荷预测技术,结合工程实际介绍了一种超短期供热负荷预测技术,比较了该方法与传统计算方法的应用效果,并简要分析了供热负荷预测技术在电网调度预测管理方面应用,为全网可调出力的及时预报提供了技术支撑.     

电力系统短期负荷离线预测研究

针对某电网负荷预测问题,提出了对灰色预测和单指数平滑法的有效改进,并将改进后的谅支及两种方法的组合预测应用于实际负荷预测问题中,获得了满意效果。文中通过一个计算实例,比较了改进前后这几种方法的预测精度,并列出了采用这几种方法进行负荷预测的满意结果。     

电力系统短期负荷预测算法的应用与探讨

结合山西省电力系统的特点，提出３种比较适用的短期负荷预测算法。通过对实际系统的试验表明，这几种算法均具有较高的预测精度，可以满足系统运行的要求。     

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。     

电力系统短期负荷预测算法的应用与探讨

结合山西省电力系统的特点 ,提出 3种比较适用的短期负荷预测算法。通过对实际系统的试验表明 ,这几种算法均具有较高的预测精度 ,可以满足系统运行的要求     

基于马尔科夫修正的电力系统超短期负荷灰色预测

针对目前超短期负荷预测在拐点处预测误差较大,提出了根据时间序列相似的拐点预测方法。算法首先运用平滑处理方法对历史数据预处理,得出负荷序列的总体趋势,再运用灰色理论模型预测负荷变化平稳时段的负荷。介绍了运用马尔科夫链统计方法对随机部分的修正。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

提出了基于多层前馈神经网络误差择向传播（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测的是平行的,有效的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

电力系统短期负荷预测方法综述

从短期负荷预测在能量管理系统中的重要作用出发,对负荷的特性、负荷预测的建模要求、影响模型预测精度的因素、各预测模型的原理、预测模型的改进方法以及能量管理系统中负荷预测模块的软件实现作了概述。     

多节点超短期负荷预测方法

对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多节点负荷动态行为特征的描述模型,构建了自适应动态模型的超短期负荷预测总体构架.以山东电网为例的现场测试效果验证了所述方法的可行性和有效性.     

改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显.     

基于改进灰色模型的超短期负荷预测

通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性.     

负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。     

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。     

基于相似时间序列检索的超短期负荷预测

针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;通过扩展负荷序列相似的概念有效地增加了预测样本的数量,提高了预测样本的质量;对预测值的加权处理抵御了单样本预测带来的风险,使预测的精度稳定在一个较高水平。实际应用结果表明,该方法的预测精度高、稳定性强,能较好地满足电力系统各方面的需求。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期配变负荷预测方法

超短期配变负荷预测结果是配电网状态估计中伪量测的主要来源之一,其利用的历史数据主要来源于自动计量系统。伪量测的精度会显著影响状态估计的结果。给出了一种基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期负荷预测方法。该方法综合考虑线性趋势、季节变动和随机波动的时间序列特性,并与指数平滑法相结合,具有良好的预测能力。此外,该方法可以自动识别和修正坏数据。以某配电网的实际数据进行了算例分析,结果表明该方法具有良好的预测精度,且具有自动压缩坏数据影响的特性。     

电力系统中长期负荷预测的新方法

在分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上,将遗传算法引入GM(1,1)模型中,对其加以改进,提出一种新的灰色预测方法,用以对电力系统的中长期负荷进行预测。通过仿真计算结果验证了该方法的正确性和有效性。     

电力系统中短期负荷预测方法

在电力系统运行管理中，负荷预测决定了发、输电和电能分配等方面的合理安排问题，对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响，对电力系统中短期负荷预测方法作了介绍。