基于支撑向量机方法的短期负荷预测

首次将支撑向量机（SVM）方法及改进的序列极小化（SMO）学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明，对于短期负荷预测问题，支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。     

基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法

在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法：通过小波变换，将各序列分量分别投影到不同的尺度上，对不同的子负荷序列进行数据处理，并分别采用相匹配的模型进行预测，最后退过小波重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

电力系统短期负荷预测方法研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测 ,对利用Lyapunov指数算法进行负荷预测作了介绍 ,包括用混沌理论实现相空间的重构 ,以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lya punov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程 ,并给出了算法的简单实现步骤。实例预测结果 ,证明了算法的有效性 ,揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性     

电力系统短期负荷预测方法的研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测，对利用Lyapunov指数法进行负荷预测作了介绍，包括用混沌理论实现相空间的重构，以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lyapunov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程，并给出了算法的简单实现步骤。实例预测结果。证明了算法的有效性。揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性。     

电力系统短期负荷预测方法综述

简述了短期负荷预测的概念和意义,分析了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,将目前的预测方法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法。综合分析了目前各种预测方法的应用原理,详细分析和比较了各个预测方法的优点和不足之处。提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向。     

电力系统短期负荷预测方法综述

简述了短期负荷预测的概念和意义,分析了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,将目前的预测方法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法.综合分析了目前各种预测方法的应用原理,详细分析和比较了各个预测方法的优点和不足之处.提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向.     

电力系统短期负荷预测方法研究综述

通过对国内外现状的研究,简述了短期负荷预测的特点和影响预测精度的各种因素,阐述了电力系统短期负荷预测的智能方法,分析比较了各种方法的优缺点。研究表明组合优选方法是电力系统短期负荷预测的发展趋势。     

基于混沌理论及小波理论的短期负荷预测

分析了多种负荷预测的方法,着重分析了负荷的混沌特性与小波特性,同时分析了小波变换能够反应负荷的变化趋势与随机因素。利用Matlab工具,建立了基于小波理论与混沌理论相结合的负荷预测模型,并利用该模型对四川某地区短期电力负荷进行了有效的预测。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法.运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测.实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性.     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法。运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测。实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性。     

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。     

电力系统负荷预报方法综述

评述了电力系统负荷预报传统方法和近代方法 ,指出了传统负荷预报方法存在的问题 ,介绍了负荷预报方法发展的趋势。     

基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念,这种方法不复气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度,对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

基于EEMD-BP神经网络的电采暖配电变压器短期负荷预测

为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的电采暖配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季“煤改电”工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。     

县级电网短期负荷预测方案研究

通过对东光县用电负荷特点的介绍,分析工业、农业、生活及照明用电的规律和影响负荷变化的主要因素,提出县级局提高负荷预测准确率的几种方法,并在实践中总结出科学预测短期负荷的流程图。     

电力负荷预测的方法研究

阐述了电力负荷预测的基本概念和方法,收集了本地区近5年来经济发展的GDP值和供、售电量的历史数据,采用弹性系数法、时间序列法和回归分析法对本地区未来5年的电力负荷进行预测,并且对预测结果的准确性和各类预测方法的优缺点进行分析对比,分析结果表明,优选组合预测法具有较好的预测效果.     

基于粒子滤波算法的电力系统短期负荷预测研究

针对电力系统短期负荷随机性和偶然性较大,使得传统的卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼算法不能发挥最优的滤波效果的问题,建立了基于粒子滤波算法的负荷预测模型,并讨论了参数选择对预测结果的影响,给出了优化的状态参数选择区间.通过对仿真验证了本文方法的有效性,最后将本文的方法与卡尔曼滤波算法进行了对比仿真,仿真结果证明本文提出的方法具...     

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     

电力市场短期电价预测方法综述

电价预测对电力市场参与者正确的投资决策起到了关键作用.本文阐述了短期电价预测的各种方法,指出了各种方法的优缺点,提出了一些提高预测精度的改进措施,并指出了电价预测方法发展的方向.     

基于相似日和分时段分形插值的短期电力负荷预测

电力系统日负荷曲线是一类非线性曲线,受天气、突发事件等敏感因素的影响,同一天的不同时刻,其曲线波动情况不相同,仅具有部分自仿射结构或不具有明显的自仿射结构.分形插值方法在解决非线性问题上具有很大的优势.考虑到天气因素对电力负荷的影响,先采用加权的灰色关联度方法选择相似日,从历史数据中找出与预测日具有相似日特征向量的负荷,然后针对电力系统日负荷曲线的特点,对日负荷曲线进行分段,最后采用分时段分形插值的方法对预测日的电力负荷曲线进行拟合.通过与整体分形插值进行对比发现,分时段分形插值方法更加准确有效.