电力系统负荷的混沌特性及预测

利用混沌理论对电力系统负荷数据进行了相空间重构,绘出了其二维相空间相图,同时对负荷的相关维数Ｄ２及负荷时间序称的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数（λ１）进行了计算。由计算结果发现电力系统负荷具有混沌特性,其外在表现为貌似随机的无规则特性,且内部系统的时间序列具有分数维Ｄ２及最大（λ１）大于零。最后运用嵌入相空间的局域线性法对某地区电网的有功负荷作了预测,此方法是一种新的电力系统负荷预测方法,为以后的研究人     

电力系统负荷曲线的预测

最大负荷及负荷率的变化,导致电力系统负荷曲线形状的变化。文章在此假设的基础上,提出了一种预测电力系统负荷曲线的模型,方法新颖,计算简单,精度完全能满足电力系统规划、设计的要求。     

负荷特性分析方法的研究

以行业的月度电量为基础分别获取行业的季节性和非季性的负荷特性曲线，并利用其分析行业和会社会的自然增长及季节性负荷的相互关系。此外，对迎峰度夏采取的各项措施可以通过全社会负荷特性曲线的构筑来进行直观的分析。     

电力系统负荷预测软件包的研究

开发了基于Ｗｉｎｄｏｗｓ的电力系统负荷预测软件包ＰＳＬＦ（Ｖ１．０）。该软件包建立了负荷预测的方法库；专门建立了负荷曲线的预测方法；并研究了灰色预测中参数估计与不良数据的辨识问题。该软件包人机界面友好，分析、计算快速，预测方法多样，适用范围广泛。目前已成功地应用于东北电管局及其所辖各省电力局、地区电业局。     

应用负荷特性曲线由分量预测总量负荷的方法研究

负荷预测是电力规划的重要内容,由分量预测总量负荷的负荷方法,如土地利用法和报装负荷推算法等,是一种负荷预测方法的重要类型。分量负荷之间的“同时率”取值是否准确,直接影响着该类方法的预测结果。本文应用负荷特性曲线叠加代替“同时率”的经验数值,从而提高由分量预测总量的负荷预测方法的准确性与合理性。     

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。     

基于连云港市的电力系统短期负荷预测研究

对连云港市负荷特性深入分析后进行了短期负荷预测的研究,简要介绍了误差反向传播算法即BP算法的结构和原理,并将BP算法用于短期负荷预测,简单高效可行,但由于该算法收敛的时间较长、且容易陷入局部极小点,故在后文提出了用粒子群算法优化BP神经网络的新型算法,该算法能够有针对性地优化网络结构中的权值和阈值,在不断迭代的情况下,使得预测误差向减小的方向训练.实例表明,优化后的模型预测结果准确率有了较大程度提高,满足了负荷预测的基本要求.     

复杂环境下新型电力系统扩展短期负荷预测研究

由于能源结构的多元化和用电需求的多样性,电力系统的运行环境和负荷变得越发复杂,导致短期负荷预测精度低。针对上述问题,提出复杂环境下新型电力系统扩展短期负荷预测。通过分解大量的历史负荷数据,发现负荷变化的多种趋势和周期性特征。计算负荷序列的形态系数,反映负荷序列的动态变化。选取趋势相似日找到与目标预测日气候条件、节假日安排等相似的历史日,在得到相似日的负荷数据后,对数据进行处理和参数优化,进而预测目标日的负荷。实验结果表明,该预测方法预测精度较高,最终能输出较为准确的短期负荷预测结果。     

电力负荷特性预测软件及其在浙江电网中的应用

介绍了新开发的电力负荷特性预测软件包实现的年持续负荷曲线预测和典型日负荷曲线预测的预测原理和方法.软件既能通过多种负荷预测模型对未来年的年最大负荷、用电量进行预测;也能对未来年的负荷特性曲线进行预测.其中,年持续负荷曲线采用排序法进行预测;典型日负荷曲线采用分行业叠加法进行预测.应用结果表明本软件的预测效果较好,达到了实用化水平.     

南京地区春节负荷特性分析及其预测方法

研究分析了南京市春节用电负荷曲线的形状、走势和特点，综合考虑天气、历史负荷等对春节负荷变化的影响，提出了一种简便的负荷预测方法。该方法通过选取气候条件相似的双休日来预测春节日最大负荷，然后根据日负荷曲线百分比值计算出各点负荷值，工作量较小，预测精度较高。算例表明，这是一种行之有效的春节负荷预测方法。     

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。     

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.     

基于多层次气象指标体系的电力负荷特性和负荷预测研究

气象因素作为影响电力负荷的主要因素,近年来己成为研究的焦点。本文归纳总结了气象因素在影响电力负荷变化的过程中体现出来的特点,在此基础上建立了多层次气象指标体系,梳理了研究气象对电力负荷影响时的思路,同时,提出了一套利用气象指标体系进行电力负荷特性分析和预测的方法,可依据气象条件得到不同的电力负荷特性预测结果,避免了传统...     

基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测

负荷是电力系统运行和规划的依据,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是：神经网络的输入为各种灰色模型（GM）的预测,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量量近的n个已知值,学习方法使用改进的BP算法。所提方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单、而神经网络具有非线性的拟合能力的特点,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行的和有效的。     

基于分行业负荷曲线的地区电网分级负荷预测

由于测控设备未能完全安装或测量设备非正常投运,使得地区电网中地块负荷数据获取较为困难,从而影响了配电网规划的效果。从上下级的负荷动态平衡以及用户日用电量平衡的双向平衡出发,结合不同行业或功能块的负荷特性,将日负荷曲线应用于协调预测的最优化建模,对地区电网的分级负荷预测方法进行挖掘,提出了分级负荷预测的新算法。结果表明,该方法在解决未知用户问题的同时拥有较高的预测精度,是进行地区电网分级负荷预测工作中一个有益的尝试。     

广州地区负荷预测分析及其软件应用

基于广州地区电网负荷特性分析及分类负荷特性曲线的测绘,采用负荷报装及分类负荷特性曲线拟合的方法,开展短期广州电网负荷预测工作,明确了在此基础上软件实现的方法、结构流程和功能。     

电力系统负荷预测技术

负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。     

电力系统中短期负荷预测方法简介

从DSM中负荷预测的重要性出发，对负荷特性、负荷预测的分类和注意事项、各预测模型的原理及实现、改进方法等做了综述。     

电力系统负荷预测综述

本文对电力系统负荷的种类及几种常见的预测方法进行综述,将负荷预测的作用重要性进行突出,最后对负荷预测进行总结展望。