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.     

注意力机制下的EMD-GRU短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.     

基于二次模态分解的LSTM短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷的预测精度,需要更深层次发掘负荷数据中隐藏的非线性关系。提出一种基于信号分解技术的二次模态分解的长短期记忆神经网络(long short-term memory network, LSTM)用于电力负荷的短期预测。所提算法先对原始负荷序列进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),再将CEEMDAN分解后分量中的强非平稳分量进行变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),同时用中心频率法对VMD分解个数进行优化,然后将两次分解后得到的负荷子序列送入LSTM中进行预测,并将所得分量预测结果进行叠加。结果表明,本文所提方法对短期电力负荷预测结果精度和模型性能都有较大提升。     

基于EEMD和极限学习机的短期电力负荷预测模型

以集成经验模式分解(EEMD)与极限学习机(ELM)为理论基础,提出了将其有机结合进行短期电力负荷预测的方法。首先运用EEMD对短期负荷时间序列进行自适应分解,在此基础上针对分解后不同分量的变化特点,建立相对应的ELM模型进行预测,进而将各分量的预测结果重构以得到最终预测结果。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于单极限学习机模型、单支持向量机模型和神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。     

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。     

应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.     

计及误差修正的VMD-LSTM短期负荷预测

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）结合的短期负荷预测模型,并使用支持向量回归（support vector regression,SVR）构建修正后的误差序列对初始预测序列补偿。首先,运用VMD算法将非平稳的负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量;然后,将每个模态分量输入LSTM模型进行预测,并将各分量预测结果合并得到VMD-LSTM的预测结果;最后将残差值输入SVR模型中构造误差序列,来修正后一日的VMD-LSTM预测结果。通过实际案例测试,实验结果对比其他模型结果有更低的预测误差,证明所提方法的有效性。     

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。     

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。     

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.