基于GRA-LSSVM的配电网空间负荷预测方法研究

针对配电网空间负荷预测实际应用中容易存在可用信息和数据散杂且经常匮乏的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的新型配电网空间负荷密度预测算法,以解决预测方法中样本有限、不易识别等问题。同时引入灰色关联分析改善最小二乘支持向量机的样本筛选,并采用混沌粒子群算法完善最小二乘支持向量机的参数选择,提高算法的空间负荷密度预测的精度。在介绍算法原理基础上,详细设计了配电网空间负荷预测方法的实现流程。对该算法的性能进行实例分析表明,所提方法可以有效地提高负荷密度预测的精度。     

基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究

在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响.提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型.根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷.用实例说明了该方法的有效性.     

基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型，该模型采用了基于云模型的知识表示，将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起，构成了定性和定量相互间的映射，克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及粗糙集相结合，进行土地使用决策中空间属性信息定量定性转换、空间数据的离散化、决策规则的挖掘，克服了传统基于模糊集的空间负荷预测模型中模糊集参数及模糊系统规则选择的主观性，同时也利用云理论与粗糙集理论相互间的互补性,增强了知识发现的能力。运用基于云理论的不确定性推理计算小区对各用地类型适应性的评分，使推理结果更加合理而且贴近实际。给出了基于该模型的小区改造判据，改进了计及小区改造及经济性的用地分配的多目标规划模型，计算小区负荷。最后用实例说明了该方法的有效性。     

配电网负荷预测应用研究

负荷预测是配电网规划和运行的重要组成部分,负荷预测的准确性影响着配电网规划和运行的科学合理性。针对负荷预测工作中预测模型选择和预测流程确定等方面存在的问题,分析了负荷预测的分类情况以及各类负荷预测之间的关系,并在此基础上结合不同规划区域的发展定位和数据特征等因素,给出了不同规划区域的负荷预测思路和流程,从而为负荷预测的实际工作提供参考和借鉴作用。     

基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究

在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响。提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法（Ant Colony Algorithm,ACA）的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。用实例说明了该方法的有效性。     

空间负荷预测在配电网规划中的应用

本文对配电网规划中负荷预测的一种新方法－空间负荷预测的理论和模型作了描述,并尝试用一个实际算例说明空间负荷预测的步骤。     

基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点.最后用实例说明了该方法的有效性.     

中压配电网中长期负荷预测方法研究与应用

结合城市中压配电网的特点和要求 ,对目前的中长期电力负荷预测方法进行综述 ,系统地叙述各种方法的实质、特点及其适用场合 ,总结出适用于中压配电网中长期负荷预测的方法 ,并通过上海市某地区 3个地块的预测结果进行了分析说明。研究结果对于在实际工程中选用合理的负荷预测方法 ,走出盲目套用的误区 ,获得合理、科学的预测结果具有实际的指导性意义     

基于地理信息系统平台的配电网空间负荷预测

以往的负荷预测大多是基于时间坐标的,根据地域发展作出的空间和时间负荷预测理论无疑是一种新的进展,章对空间负荷预测的理论和模型进行了详细的描述,提出了基于地理信息系统（ＧＩＳ）平台的配用电网负荷预测步骤,并在方法的实用化方面作了尝试,结果表明,空间负荷预测能够满足配电网规划的要求。     

考虑分布式光伏和电动汽车接入的配电网空间负荷预测方法

针对大规模分布式光伏和电动汽车接入配电网对空间负荷预测影响的问题,提出一种考虑远景年屋顶分布式光伏饱和安装、大规模电动汽车参与V2G的城市配电网空间负荷预测方法。区分不同小区,依据相应的容积率和可利用率系数计算屋顶光伏饱和安装面积,结合历史辐射值数据计算光伏出力。基于改进型停车生成率模型预测停车需求,结合日行驶里程、停车特性和充放电策略,建立电动汽车V2G负荷预测模型,利用蒙特卡罗仿真得出V2G负荷时空分布情况。采用改进型负荷密度指标法,实现对考虑时序的配电网传统日负荷的预测。以某规划区为例,预测结果表明:屋顶分布式光伏和电动汽车V2G对配电网空间负荷预测结果影响较大,且对不同小区负荷影响的程度不同。     

城市配电网规划负荷预测方法分析

负荷预测是电网规划建设的基础和核心,本文提出了一种城市配电网规划负荷预测新方法。这种方法与传统的负荷预测方法相比,其主要特点在于不仅从时间上进行了预测,也从空间上进行了预测,利用该方法对某城市经济技术开发园区的负荷进行了预测,有效解决了不确定因素的偏差影响,提高预测的精度。     

主动配电网短期负荷预测研究

主动配电网通过市场机制来引导群体性的主动需求行为,电网负荷特性随之发生改变,降低了传统负荷预测技术的预测精度。考虑主动配电网在传统负荷的基础上引入响应负荷的计算分析,提出适用于主动配电网的组合预测方法。分析用户响应特性及规律,考虑影响用户响应度的因素并将其线性参数化,建立基于响应度评估模型的响应负荷预测方法;将传统负荷分解成季节性基荷和残差,基荷采用相似日负荷预测技术进行预测,残差利用集成神经网络模型进行预测,建立改进神经网络组合预测模型。利用时变响应模型模拟主动配电网负荷数据集来进行仿真验证,与其他负荷预测技术进行对比,实验结果证明了所提负荷预测方法的有效性。     

基于长短期记忆神经网络的配电网负荷预测方法研究

高渗透率分布式光伏接入配电网后,将削减配电网负荷。由于光伏出力与配电网负荷均具有强随机性,且与温度、太阳辐照等相关气象因素耦合特性不同,导致配电网净负荷随机性提高、预测难度增加。为满足强波动性配电网净负荷短时预测需要,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络短期预测模型构建新方法。采用LSTM分别构建小时前配电网负荷预测模型和短期光伏出力预测模型,并分别使用交叉验证方法优化各个LSTM预测器结构超参数;最后,以两者预测结果相减,获得配电网净负荷。实测数据实验表明,相较于支持向量回归(SVR)等方法,采用LSTM的新方法能够自适应挖掘历史负荷、光伏出力特征与预测对象间的相关性,避免了复杂的特征选择环节,且预测精度优于SVR预测方法。     

电力系统负荷预测方法及其在配电网规划中的应用

介绍负荷预测是对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测.电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型(如:调峰机组、基荷机组等).负荷预测的关键是提高准确度,科技发展为预测提供了各种理论和方法.通过对温州市龙湾区电力负荷预测,对预测方法及其在配电网规划的应用进行了初步探讨.     

基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测方法研究

由于电力系统负荷的大小和多种因素有关,不同的条件衍生出了不同的预测方式,因此通过论述负荷预测的重要性及基本思路,根据每个行业的负荷密度指数调查结果,比较中国成熟地区的负荷密度指数,开展基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测,以提高远期负荷预测的准确性,具有较好的参考价值。     

基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测方法研究

由于电力系统负荷的大小和多种因素有关,不同的条件衍生出了不同的预测方式,因此通过论述负荷预测的重要性及基本思路,根据每个行业的负荷密度指数调查结果,比较中国成熟地区的负荷密度指数,开展基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测,以提高远期负荷预测的准确性,具有较好的参考价值。     

考虑地域差异的配电网空间负荷聚类及一体化预测方法

针对基于智能算法的负荷密度指标法对样本依赖性强且在各地实际应用困难的不足,提出一种考虑地域差异的配电网空间负荷聚类及一体化预测方法。该方法首先通过大量调研得到分布在不同地区、分属不同类型的负荷样本及所处地区信息;然后利用基于日负荷曲线的负荷分类校验及精选方法对所有调研样本进行分类精选;再根据区域分类、负荷分类对精选样本构成的全样本空间进行两级划分,得到分层级子样本空间;最后根据待测地块的属性信息对子样本空间进行匹配,选取与其最相似的子样本空间作为训练样本,构建支持向量机模型预测各地块的负荷密度,进而得到电力负荷的空间分布。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。     

基于空间饱和负荷密度的负荷预测方法

负荷预测对电力系统规划具有至关重要的作用,根据华中某市的社会经济发展水平,在借鉴国内其他城市负荷密度水平的基础上,制定了某市的负荷密度指标集。根据某市的远期发展规划,对市各功能分区的饱和负荷值进行了预测,最终得到了某市至饱和年的饱和负荷。人均饱和电量法验证了空间负荷预测方法的有效性,饱和负荷密度主题图直观地反映了市规划区未来的负荷空间分布情况。饱和负荷预测结果为后续电源点布置、输电廊道确定和输电线路选型提供了有力的科学依据。     

配电网短期负荷分频段组合预测方法

以小波分析理论为基础,研究分频段组合预测方法。选用db4小波函数将历史负荷序列进行最大尺度分解重构,根据不同频段负荷分量的特点,对低频分量用GM(1,1)预测,中频分量用时间序列法预测,高频分量用二次指数平滑法预测,然后将各频段分量的预测值叠加,得最终预测结果。以福建省某10 kV线路短期供电量及EUNITE竞赛数据为例,通过Matlab仿真程序,对比分析3种单一预测结果和分频段组合预测结果,结果表明,分频段组合预测效果明显优于单一预测,且具普遍性。最后,用某市局配电网短期负荷数据,验证分频段组合预测法是有效可行的。