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.     

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.     

短期负荷预报的灰色系统方法

采用一种改进型的灰色预测方法即灰色校正变模型法对电力系统的短期负荷进行预测。该方法的特点是能根据电力负荷在不同预测点的变化趋势，自动选择在给定预测点上误差最小的预测模型，并针对电力负荷的季节性，周期性变化的特点，有用系数法进行修正，从而给出各预测点的最佳预测结果。     

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。     

基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点,提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型;首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据,然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理,并结合预测日的气象数据,采用灰色关联方法进行关联分析,选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据,采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测;仿真结果表明,选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高。     

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。     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.     

霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容.针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷.预测结果表明该方法具有较大的实用价值.     

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。     

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。     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

应用灰色系统原理进行长期电力需求预测

本文从理论上分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型的适用条件。针对电力系统中电力需求增长的特点，提出了分段最优ＧＭ（１，１）模型，利用电力需求的增长与国民经济增长的相关关系，把分段最优ＧＮ（１，１）模型应用于长期电力需求预测，并用实例证明了此方法的可行性。     

灰色理论在中长期负荷预测中的应用

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,属于战略预测,是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提。通过对灰色理论预测方法建模机理及其改进方法的研究,提出了改进模型。利用实例将改进模型与普通GM(l,l)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(l,l)模型误差小、精度高的优点。     

基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用

采用一种新的机器学习方法——支持向量机,建立了中长期电力负荷预测模型.阐述了支持向量机的基本内容,对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA).采用Libsvm训练了数据集,并与灰色预测GM(1,1)模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比.结果表明,此算法有更高的准确性,可为电力负荷预测提供有效依据.     

灰色残差修正模型在中长期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。本文在应用GM（1,1）模型的基础上,建立了两种应用残差对预测数据进修正的模型。实例表明本文提出的方法较传统GM（1,1）模型有更高的精度。     

路基沉降的灰色理论预测及其应用

运用灰色理论,对铁路高填方路基的沉降进行预测,建立了GM(1,1)预测模型.以相同观测时段的GM(1,1)模型为原型,考虑荷栽变化,针对地基土体均匀的情况,提出了GM(1,1)修正模型.通过具体实例,对模型的预测结果进行分析.分析表明,用修正模型预估下一级加载后的沉降,选取适当的沉降变化比进行计算,预测值与实测值之间误差小于6%,方法简单可靠,对类似高填方路基工程有一定参考价值.     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。