基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

人工神经网络是模拟人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信号处理系统。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。     

基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

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。     

地区电网调度短期负荷预测系统

根据地区调度中心的需求,研究并开发了一个地区电网负荷预测系统。该系统包括9种负荷预测方法,运行人员可根据实际情况灵活选择预测方法。对各种方法的预测结果进行了对比,并在此基础上分析了影响负荷预测精度的主要原因。软件考虑了各种影响因素,设计了方便的人机界面,实用性强,并已在黑龙江、辽宁的一些地区使用,为运行人员的负荷预测工作提供了可靠的依据。     

智能化的短期负荷预测系统

应用模糊逻辑系统、人工神经网络和模糊专家系统等智能技术风云地某省电网设计出的具有自学习和自适应能力的短期负荷预测软件包,主要用于自负荷曲线的预测,指导生产计划制定和调度安排。该软件包是基于Ｗｉｎｄｏｗｓ的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机界面。试用结果表明,该系统在进一步完善后,可望实际应用于地区和省网调度系统中。     

辽宁电网短期负荷预测方法研究

主要介绍了适于辽宁电网短期负荷预测的基本方法－－线性外推法。同时针对北方气候对负荷影响的特殊性,提出了温度与负荷的幂函数关系及降水量与负荷的关系,以此修正线性外推基本方法的计算结果,并阐述了一种在运行实践中总结出的节假日负荷预测方法。     

湖南电网短期负荷预测工作的分析

前言在电网商业化运营中,短期负荷预测不仅是电网运营效益的指南针,而且对中、长期负荷预测的调整具有重要的参考价值。为了把湖南电网短期负荷预测工作提高到一个新水平,根据近年来湖南电网开展商业化运营的情况,对影响湖南电网用电的主要因素和短期负荷预测中存在的问题,进行了简要分析和探讨,并结合当前电力市场运营的实际情况,提出了搞好电网短期负荷预测工作的建议和亟待解决的问题。１负荷预测在１９９８年湖南电网运行中的作用１９９８年湖南电网频率合格率为９９．９９６６％,比１９９７年增加０．０２６６个百分点,创湖南…     

天气敏感型神经网络在地区电网短期负荷预测中的应用

针对地区电网负荷易受气象影响的特点,提出了一种具有天气敏感性的基于快速BP算法的神经网络预测模型,模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素,使其能够适应天气的变化,地区电网的实际应用证明了该算法的有效性。     

电网短期电力负荷预测系统的研究

本文介绍了一个电网短期负荷预测系统。从实际出发，文中将平时和重大节目期间的负荷预测分别研究。首次提出了参数自校正时序倍比预测法，并将灰色预测模型引入节日负荷预测，具有较强的人工干预能力和自适应智能性。软件包将数据库与计算语言有机地结合起来，具有良好的汉化人机界面和输入输出方式。操作方便，实用性强，预测精度理想。该系统已在河北省电力局中调试运行。     

人工神经网络在华北电网负荷预测中的应用

文章介绍了人工神经网络在华北电网短期负荷预测中的研究与应用,这种方法可以考虑气象因素在短期负荷预测中的影响,它能够准确地预测出华北电网的负荷,预测的结果表明这种方法在短期负荷预测中可以使精度提高０．９％。     

广西电网短期负荷预测及其数学模型

介绍一种适合广西电网短期负荷预测的数学模型,对广西电网普通日负荷预测采用时间序列分析预测模型（每日24个点,整点采集）进行预测,对于非周期性变化,或周期性变化趋势不明显的年,月,日的最大负荷,最小负荷,周末,节假日整点负荷,采用灰色理论中的GM（1,1）模型和GM（1,1）改进模型来进行预测。在广西电网电力负荷预测应用中取得了较好的结果。     

泰州电网负荷特性分析及负荷预测

随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法.     

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合（TCN-LSTM）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

短期母线负荷优性组合预测方法及其在成都电网中的应用

短期母线负荷预测是编制停电检修计划、确定年度运行方式、优化改接负荷及状态估计等工作的重要前提,对提高驾驭大电网能力、开展节能发电调度、实现安全校核精益化管理具有重要意义。针对短期母线负荷预测中单一预测方法的局限性,提出了优性组合预测新方法。依据预测方法在样本区间及预测区间上的灰色关联度、点预测精度及区间预测有效度指标,提出了预测方法综合有效度系列概念。以全区间综合有效度为优选指标,对预测方法进行筛选,采用方差-协方差法求取组合权重。成都电网110 kV母线负荷预测算例表明,所提方法预测精度高、稳定性好。     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

电力负荷混沌动力特性及其短期预测

根据非线性动力系统理论进行负荷建模和预测,并将预测精度作为一种辨识工具,用于分析电力负荷变化的动力特性。分析结果表明,可将负荷的变化特性描述为低维混沌系统。根据负荷的混沌特性及一步向前预测的精度提出一种优选重构参数的方法,并采用基于相空间重构的加权一阶局域法多步预测模型进行了负荷预测。相空间模型能识别负荷序列的内部特性并进行预测,因此是分析和预测负荷的有效工具。     

几种负荷预测方法在西藏电网的应用分析

电力负荷预测在电力系统规划和电网运行方面发挥着越来越重要的作用,利用电力负荷预测常用的几种方法（比例系数增长法、线性趋势预测法、弹性系数法、灰色模型预测法）对西藏电网未来几年负荷情况进行了预测,并给出了相应的结论。     

基于灰色模型的短期电力负荷预测系统设计

高精度的短期电力负荷预测在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。介绍了短期电力负荷预测系统的结构与数据库E-R图。给出了预测考核标准公式,该预测系统具有界面美观、简单适用等特点。实践证明,系统在减轻调度人员负担,实现调度自动化方面发挥了重要作用。     

分步预测法在省级电网短期负荷预测中的应用

各地市负荷特性千差万别,单纯的利用省端历史负荷数据以及全省综合气象要素进行预测会产生较大误差,故提出一种分步预测的短期负荷预测方法。在分析省调负荷的组成以及不同类型地区负荷预测方法的基础上,通过查找网损相似日和厂用电率,利用下级电网上报的计划负荷对网损和厂用电进行有效预测,进而得到次日全省发电计划。分析表明,该方法能充分反映省调负荷各组成成分的变化情况,一定程度上提高了省调负荷预测准确率。通过南方某省短期负荷预测系统的实际应用证明了所提出方法的有效性。     

基于萤火虫算法的短期电力负荷预测方法

近年来,电力行业快速发展,对电力负荷进行预测也越来越重要,其中短期负荷预测对于电力系统的调度和市场运行起到极其重要的作用,精准的电力负荷预测可以有效提高发电设备利用度.融合卡帕(Kappa)测度和萤火虫算法的进行选择性集成学习方法实现短期负荷预测,该方法首先使用自展法(bootstrap抽样)生成多个学习器,然后使用K...