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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测 总被引:5,自引:0,他引:5
针对短期负荷预测中节假日的特殊性,提出基于相似日负荷修正的算法.为了克服节假日样本较少所导致的预测困难,将近期周末扩充到相似日样本中.该算法评估相似性时综合考虑气象和时间因素.针对气象因素,采用灰色关联分析法来计算,而对于时间因素,兼顾到"近大远小"和"周期性"的原则,并以二者相似度的乘积量化总体相似性,选出若干相似日.考虑到类型日和年周期对负荷的影响,基于"历年节假日与周末负荷比例"和"负荷年增长率"分别修正相似周末和相似节假日的负荷.该算法应用到某地级市的预测中,平均相对误差为2.29%. 相似文献
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针对短期负荷预测中节假日的特殊性,提出基于相似日负荷修正的算法。为了克服节假日样本较少所导致的预测困难,将近期周末扩充到相似日样本中。该算法评估相似性时综合考虑气象和时间因素。针对气象因素,采用灰色关联分析法来计算,而对于时间因素,兼顾到“近大远小”和“周期性”的原则,并以二者相似度的乘积量化总体相似性,选出若干相似日。考虑到类型日和年周期对负荷的影响,基于“历年节假日与周末负荷比例”和“负荷年增长率”分别修正相似周末和相似节假日的负荷。该算法应用到某地级市的预测中,平均相对误差为2.29%。 相似文献
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综合利用了用于超短期负荷预报的线性外推原理和基于相似日的短期负荷预测方法,相似日的选取采用了严格的差异度量方法,使得所取的相似日与预测日负荷最可能相似;线性外推法也弥补了相似日法固有的缺点,有效地提高了负荷预测的精度,本文方法对于天气异常变化时的负荷预报具有很强的适应性,实际应用表明本文所用方法效果良好。 相似文献
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综合利用了用于超短期负荷预报的线性外推原理和基于相似日的短期负荷预测方法,相似日的选取采用了严格的差异度量方法,使得所取的相似日与预测日负荷最可能相似;线性外推法也弥补了相似日法固有的缺点,有效地提高了负荷预测的精度,本文方法对于天气异常变化时的负荷预报具有很强的适应性,实际应用表明本文所用方法效果良好. 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
人工神经网络是模仿人脑神经元结构,特性和大脑认知功能而构成的新型信号,信息处理系统。本文针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
在台风期间现有的负荷预测方法的预测精度一般不高.在此背景下,以广东地区为例,首先分析了气象因子与系统负荷之间的相关性,从总负荷中分解出趋势分量、周期分量和气象敏感分量,在此基础上提出了基于相似日气象负荷修正的适用于台风期间的短期负荷预测方法.同时,为克服台风日样本较少所导致的预测困难,将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中,并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性.用广东电力系统的实际数据做了测试,预测结果表明采用所发展的修正模型时台风日的负荷预测精度较现有方法有了较大提高. 相似文献
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运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对... 相似文献
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针对短期电力负荷预测精度低、泛化能力弱等问题,提出了一种基于相似日选取与多集成组合的短期电力负荷预测模型.首先利用最大信息准则MIC(maximal information coefficient)选取高相关变量作为模型输入;然后综合考虑MIC与灰色关联度,对气象敏感性较弱地区的负荷进行相似日选取;最后引入集成随机子空... 相似文献
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为了提高短期负荷预测的精度,合理有效地选取预测相似日是非常重要的,提出了基于灰色关联投影法的相似日选取算法。该算法首先针对影响负荷变化因素的复杂性和不确定性,以灰色理论计算出了相应的权重,接着,结合投影法计算历史日相对于待预测日的灰色投影值,比较投影值,可以得到与待预测日最接近的相似日。理论与实例均表明,该算法具有通用性,对任意包含多个因素的历史日都能够快速准确地算出其与待预测日的相似程度,具有很好的相似日选择效果。 相似文献
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基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短期负荷预测精细化的需求,提出一种基于虚拟相似日与双阶段注意力机制的长短期时序神经网络(DA-LSTPNet)的地区级短期负荷预测方法.为获得与负荷相匹配的细粒度实时气象数据,首先基于粗粒度的气象数据,利用灰色关联度和关联度加权法获取含细粒度气象数据的气象虚拟相似日.然后,采用最大信息系数(MIC)对气象特征信息与负荷进行非线性关联性分析,构建MIC加权下的负荷虚拟相似日选取算法,解决选取历史日作为传统负荷相似日而导致的过分局部相似乃至非相似的问题.最后,针对过往预测模型缺乏考虑特征因素与局部负荷细粒度变化之间联系特性的问题,构建能够有效挖掘负荷特征数据长期宏观以及短期局部变化特性的DA-LSTPNet进行日前短期负荷预测.以中国南方某地区电网实际负荷数据为例,采用多种形式的仿真验证了所提预测方法具有更高的预测精度和普适性. 相似文献
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基于混沌时间序列法的微网短期负荷预测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对微网中居民小区用电量较低、负荷波动大的特点,提出了结合混沌理论重构相空间并建立最大Lyapunov指数模型的方法。该方法不直接考虑影响负荷的气候、电价等因素,输入数据参数较少,采用C-C方法求延迟时间与嵌入维,运用改进的最大Lyapunov指数方法进行预测。将此方法用于安徽某一小区的实际负荷数据预测,预测结果表明该算法的预测精度较高,可以为微网的优化运行提供负荷依据,仿真结果验证了算法的有效性和实用性。 相似文献