灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。     

考虑峰谷差因素的用户侧负荷优化运行

在智能电网高速发展背景下,针对用户侧节能减排和电网侧削峰填谷问题,提出家庭负荷优化运行策略。基于家电能量控制系统,将峰谷差成本化,以最小化用户侧电能成本和最小化电网侧峰谷差为目标,考虑分时电价,可转移负荷时间舒适度约束和温控类负荷温度舒适度约束。综合峰谷差系数,采用粒子群算法进行求解,最终得出各类家电的运行方案。算例仿真结果表明,优化方案实现了用户侧和电网侧的利益双赢。     

基于PCA-GRD-LWR模型的海上油田中长期最大电力负荷预测

年最大负荷是合理配置电源、确定系统装机容量的重要理论依据,精确的预测结果可以减少海上油田平台的设备投资和运行成本。年最大负荷与油田产量、开采阶段等影响因素密切相关,分析影响负荷需求的特征量与最大负荷的内在联系及变化趋势,用主成分分析法对特征量进行处理,将相关性强的特征量转化为互不相关的主成分;计算各主成分与最大负荷之间的灰色关联度,根据关联程度确定回归模型的权重;建立基于灰色关联度的局部加权回归预测模型,并用粒子群算法优化局部加权回归模型的参数。以某海上油田的历史数据为例进行校验分析,结果表明,中长期负荷预测误差均小于3%,验证了所提方法的有效性,给出了未来10 a的最大负荷预测结果。     

含风电微电网负荷预测建模及其仿真

风具有随机间歇性特性,在并网条件下参与电网负荷预测,其风速和风向的间歇性会对电网产生很大冲击,严重影响电力系统的稳定性.结合微电网的特点和风电运行特性,搭建微电网的基本负荷模型和风电模型,并采用MATLAB/Simulink建立负荷预测仿真模型.仿真结果表明,含风电微电网不仅能够抵御消化风电并网的影响,还能够有效降低电网的负荷曲线的峰谷差.含风电微电网参与电网的负荷预测能够有效地提高电力系统的供电可靠性.     

地区电网负荷预测的灰色Verhulst与系统动力学组合模型

为解决传统地区电网负荷预测中单一模型预测误差较大的风险和无法充分利用历史数据的缺陷,提出一种地区电网负荷预测的线性组合模型——灰色Verhulst与系统动力学组合模型。以社会用电量历史数据为原始数据,先后建立灰微分方程和白化微分方程并进行求解,得到基于灰色Verhulst模型的负荷预测时间序列,该模型适用于负荷按照S形曲线增长或负荷增长处于饱和阶段的预测;综合考虑经济、人口、能源替代和再电气化等对社会用电量的影响,建立负荷预测的经济子系统、人口子系统、能源替代和再电气化子系统、电力消费子系统,得到基于系统动力学的负荷预测模型,该模型适用于结构复杂、原始信息丰富、子系统之间联系紧密的负荷预测。在不增加复杂性的基础上,通过最小方差准则对单一模型进行线性组合,建立地区电网负荷预测的组合模型。采用枣庄市所有地块进行算例分析,结果表明:在充分利用了负荷历史数据后,71%的地块的预测精度较单一模型的有所提高;在采用最小方差准则对单一模型进行线性组合后,29%的地块产生较大预测误差的风险较单一模型的有所降低。     

基于激励机制的家庭能量系统优化策略研究

为缓解现有分时电价机制可能造成新的负荷高峰情况,提出了一种从负荷侧考虑的对电网调峰有贡献度的用电激励机制.首先建立各类家庭用电设备负荷模型、蓄电池负荷模型以及电动汽车充放电模型,其次提出从负荷侧间接调整电网峰谷差的激励机制模型,最后以用电成本与用户舒适度为目标函数,采用基于小生境的混沌粒子群优化算法求解多目标Pareto解.仿真结果表明,所提出的激励机制在满足舒适度要求的同时能显著降低用电成本与用电峰谷差,在一定程度上缓解了电网压力并提高其运行稳定性.     

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。     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

电力大客户负荷用电负荷预测

本文介绍了负荷预测的方法及特点,如单耗法、神经网络法、专家系统法、灰色模型法、时间序列法、回归分析法、弹性系数法、趋势外推法、优选组合预测法等.并分析了负荷预测方法的选取方法,并得出了组合灰色神经网络方法预测效果良好的结论.     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.     

矿井延深水平的相对瓦斯涌出量的预测

本文根据灰色系统理论,结合实例,给出了如何建立描述矿井开采深度与瓦斯涌出量之间动态关系的数学模型,并用BASIC语言编写了计算机程序,进行了预测.实例表明,采用灰色系统理论,根据本矿井已有的瓦斯涌出量的数据信息,建立的瓦斯涌出量的预测方法,进行计算机预测,与实际误差较小,满足工程设计要求.     

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。     

灰色预测模型的有限自动机的实现问题

负荷预测是整个电力系统规划的依据,目前国内外负荷预测方法及建立相应的数学模型也很多,特别是灰色预测模型,对此有过成功的应用,现引进有限自动机理论研究模型在时序电路中的实现问题。     

灰色系统理论在福建省粮食总产预测中的应用

本文应用灰色系统理论,建立福建省粮食总产预测的数学模型,并对福建省1988—2000年的粮食年总产量进行预测。     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理,并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上,通过BP神经网络进行组合预测,分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性,     

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。     

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.