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.     

钢铁企业短期负荷预测的研究

对大工业企业进行负荷预测是确定机组组合方案、企业与区域电网功率输送方案和负荷调度方案所不可缺少的.针对钢铁企业冲击负荷较多这个特点,使用灰色预测法、时间序列法、趋势外推法和回归预测法对某钢铁企业进行了48点负荷预测,结果表示除了必要的数据预处理以外,使用灰色理论和指数平滑法可以得到比较满意的结果.     

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.     

基于神经网络的燃气日负荷智能预测方法

为解决城市燃气日负荷具有随机性和不确定性问题,首先分别采用广义回归神经网络(GRNN)、灰色-GRNN和梯度-GRNN对燃气日负荷数据进行预测,通过MATLAB仿真表明,得到的预测误差大部分都在20%以内,说明这3种预测模型总体上是可行的,但预测精度并不是很高;然后针对城市燃气日负荷可能发生的预测模型故障现象,将GRNN、灰色-GRNN和梯度-GRNN的预测数据作为组合预测模型的数据基础,采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)进行智能组合预测,仿真结果表明:GD-FNN的平均预测精度为93.639%,平均每组预测用时为7.668 s,从预测精度上看,组合预测模型的预测精度要明显高于单一预测模型的预测精度,尤其是在预测过程中发生故障现象时更显其优势。     

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，     

自下而上的群体居民日负荷预测

为了提高居民日负荷预测精度,基于自下而上的建模思想,提出一种模块化的群体居民用户日负荷预测方法.考虑外界因素和用户自身用电行为对负荷的影响,构建相似日提取模块、聚类分析模块和用户用电行为分析模块以实现单户家庭负荷预测.在此基础上,利用蒙特卡洛抽样方法对家用电器组合、家用电器功率和用户用电时间点这3个随机变量进行抽样模拟,构建用户负荷预测模块,实现群体居民日负荷预测.算例仿真结果表明:采用所提方法的居民日负荷预测平均误差为1.3%,最大误差为5.6%.相较于基于灰色模型预测的平均误差2.7%、最大误差7.5%,和基于神经网络模型预测的平均误差2.3%、最大误差6.9%,所提方法显著提高了群体居民日负荷预测的精度.     

城市燃气负荷的混沌特性与预测

采用混沌理论分析方法,对燃气负荷时间序列进行了相空间重构,通过计算关联维数和最大李亚普诺夫指数判定燃气负荷具有混沌的性质.在此基础上,分别采用基于混沌理论的加权一阶局域法、最大李亚普诺夫指数法和贝叶斯正则化神经网络模型对城市燃气日负荷进行了预测.实例预测结果表明,混沌时间序列分析方法可应用于燃气负荷预测研究,特别是结合了混沌理论、神经网络与贝叶斯正则化方法各自优点的神经网络模型取得了较好的预测效果.     

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.     

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。     

负荷预测中的组合预测方法与改进分析

组合预测方法是一种优越的组合方法,在电网负荷预测中,通常和多种预测方法结合在一起,如灰色模型、指数平滑模型等,取得很好的预测效果。随着经济快速发展,电网运行体系也不断完善,相应的负荷预测方法必须不断的改进,才能适应现阶段供电需求。本文就负荷预测中的组合预测方法与改进进行分析探讨。     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

基于小波与DBN的负荷预测模型

针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.     

基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.     

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.     

应用递归人工神经网络预测电力短期负荷

介绍了神经网络的基本原理,使用递归人工神经网络模型对电力短期负荷进行预测,采用了梯度下降法,来提高训练的收敛速度,预测仿真结果表明,使用递归神经网络预测比传统的预测方法更准确.     

减聚类在电力系统中长期负荷预测中的应用

分析了电力系统中长期负荷特性以及RBF神经网络的非线性功能,引入一种减聚类算法来选取网络隐层节点中心,并将该方法在Matlab下进行了仿真。将预测结果与实际负荷值、灰色理论模型得到的结果进行对比分析,结果表明采用减聚类算法的RBF神经网络模型在隐层节点选择上更加精确,用其建立的模型具有较好的预测精度,具有一定的实用价值。     

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。     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

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。     

基于趋势组合的知期电力负荷预测模型

在运用神经网络进行短期电力负荷预测中，天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响，文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型，将短期负荷与天气变量的内在关系分解为3个不同的趋势分量，即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量，每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获，趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合，从而得到最终的预测值，分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷，结果表明，这种神经网络模型能取得更好的预测精度。