基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。     

基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测

针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

灰色模型在负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务。介绍了灰色理论的相关概念和原理,以及预测负荷的步骤,通过举例讨论了灰色模型在短期电力负荷预测中的应用,对平常日电力负荷进行预测,其结果令人满意,表明灰色模型是有效的负荷预测方法之一。灰色模型在日常负荷预测中广泛得到运用。     

基于相似日搜索的改进LMD与ESN相结合的短期电力负荷预测模型

短期电力负荷容易受到自然因素及社会因素的影响,这使得负荷预测比较困难.为了提高短期负荷的预测精度,提出了基于相似日搜索的改进局部均值分解(ILMD)和回声状态网络(ESN)相结合的短期电力负荷预测模型.首先用模糊聚类分析将与预测日最相似的多个日期筛选出来.然后把这些相似日的整点负荷数据按照时间先后排成一组数据序列,用改进的LMD进行分解,对分解出的各个分量分别建立一个ESN网络,对每一个网络分别训练并进行预测.最后把每个网络的预测结果累加起来就是最终的预测值.实验证明此方法能有效提高预测精度.     

基于最优组合预测模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力规划及安全运行的基础,提高预测精度是电力负荷预测研究的重点,由于负荷预测的变化性和不确定性,单一的预测模型很难满足所有的预测情况;组合预测是将各个单项预测所得的结果选取适当的权系数进行加权平均的一种预测方法;采用灰色和时间序列作为单项预测模型,然后进行最优组合建立组合预测模型进行电力系统短期负荷预测;仿真实例表明:最优组合预测模型比单项预测模型具有更高的预测精度,具有一定的优越性。     

基于加权余弦相似度与极限学习机的电力负荷短期预测

为提高电力系统管理的效率,提出一种基于加权余弦相似度与极限学习机(extreme tearning machine, ELM)的电力负荷短期预测设计。通过熵权法对电力负荷相关物理信息进行权重分配,获得的权重赋予到余弦相似度中,利用加权余弦相似度对历史日与待测日的电负荷数据进行相似度选取,筛选数据作为极限学习机的输入,提高极限学习机回归模型的精度,最终获取电力负荷预测。实验分析与反向传播BP(back propagation)神经网络、支持向量机(spupport vector machine, SVM)预测算法对比,该方法能有效提高预测模型的精度,同时简化计算量。     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

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,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

改进相似日的频域分解短期负荷预测

基于改进相似日的频域分解短期负荷预测方法,通过对负荷序列进行频域分解,采用外推法、改进相似日法与加权平均法分别对各分量进行预测,将各分量预测结果相加得到最后预测结果,该方法应用于短期负荷预测具有较好的预测精度.     

基于SA-LSSVM的电力短期负荷预测

提出融合模拟退火（Simulated annealing,SA）和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）的电力短期负荷预测方法.由于LSSVM的预测精度依赖于其参数的选择,并且难以选取合适的参数值,因此,参数选择是LSSVM的一个关键问题.为了提高参数选择的质量和效率,采用SA算法进行LSSVM的参数寻优.以某市2010年1月1日至2011年1月7日的电力负荷数据和气象数据进行仿真实验, 实验结果表明该方法具有较高的预测精度.     

需求侧响应下的电力负荷预测模型的改进

在电力负荷预测进行建模时,传统的预测模型需要消耗大量的电力负荷样本数据,同时不能准确描述电力系统内部的变化情况,降低了电力负荷预测的精度和可靠性。提出一种基于灰色预测模型的电力负荷预测模型的改进方法,分析了基本灰色预测模型的建模过程,同时依据需求侧响应约束条件对不符合约束条件的电力负荷预测结果进行剔除,从电力负荷原始数据的处理和灰色模型预测结果的修正两方面对其进行改进。实验结果表明,采用所提方法对电力负荷进行预测,得到的预测结果精度较高,性能优异。     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

基于时间序列法的短期负荷预测采样装置的设计①

设计了基于时间序列法的短期负荷预测采样装置,包括设置于电网中用于从供电端向负载端进行供电输送的电力线路、用于对电力线路负载端的输电电压进行监测的电压监测器、用于对电力线路负载端的输电电流进行监测的电流监测器、用于将电压监测器和电流监测器采集的数据编码成信号的信号编码器、于用将信号编码器生成的信号传输至电网控制中心的信号发射器;还包括用于向信号编码器中输入标准时间信号的网络计时器。以间序列法的短期负荷预测采样装置为基础对某风电场PA发电机组的负荷进行实时预测风电功率,并将此与灰色模型的负荷预测进行比较。从结果可知该装置能够满足时间序列法短期的负荷预测系统的需要,为时间序列法短期的负荷预测提供精准的线路检测参数。     

一种应用时间序列技术的短期电力负荷预测模型

提出一种时间序列算法和模糊逻辑技术相结合的电力系统短期负荷预测方法 .它包括一个具有非线性特性的传递函数模型 ,可以考虑气温等外界因素对负荷的非线性影响 ,能使预测及时跟上负荷变化的趋势 ,适用于由于天气等因素变化引起负荷突变的预测场合 .为了更好地处理影响电力系统负荷的不确定性因素 ,便于利用预报人员的丰富知识和经验 ,此文采用了具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑技术与时间序列相结合的方法进行负荷预测 .测试结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络的风电场超短期风速数值预报的动态修订

 针对风电场风功率预测所需的离地70m、0~4h的超短期风速预报,本文利用中央气象台发布的MM5格点输出的数值预报风速及测风塔实时发回的气象资料,探讨了利用神经网络将前期误差观测值和测风塔湍流指标等因子对MM5数值预报风速进行动态修订的方法,建立动态修订超短期预报模型,为满足风电场超短期风功率预报的工程应用提供一定的参考。结果表明,修订后的预报风速平均绝对误差等指标大幅降低,有效地提高了预报精度。     

基于神经元网络的短期电力负荷预测

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理，提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法，并给出相应的反向传播算法（BP）的构造过程和训练方法，研究结果表明，基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点，负荷预测结果的相对误差小于3．67％。     

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.     

基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益.首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构...