大同电力负荷预测新方法

负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础,是制定电力系统运行方式的重要依据,是电力系统安全、经济运行的前提和保障.准确的负荷预测,可以保证社会的正常生产和生活,有效提高经济效益和社会效益.因此,电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展,乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义.本文通过对负荷密度法和时间序列法相结合,针对中期负荷预测提出了一种新的电力负荷预测模型,并对大同市电力负荷进行了预测.     

改进RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测对电力调度部门来说是非常重要的,精确的负荷预测是经济、可靠和安全的电力系统运行和规划的依据,直接关系到电力系统供电计划的制定和电力系统短期运行方式的安排。该文提出了一种改进的基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的短期负荷预测的方法,经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了短期负荷预测精度,该文以吉林某地区春季负荷为输入,仿真结果表明算法的可行性。     

基于QPSO-ELM-KF的电力系统短期负荷预测

为保证日常电力系统的正常运行,满足其生产活动安排、电力经济调度以及电网安全分析的要求,必须要进行电力系统短期负荷的预测。为提高预测精度和稳定性,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化极限学习机(ELM)与卡尔曼滤波(KF)相结合的电力系统短期负荷预测模型。该模型首先通过ELM预测各时间点的电力负荷值,其中,根据QPSO算法本身的特性以及在参数寻优方面的优势,利用其对ELM网络结构中输入层-隐含层的权值和隐含层的阈值进行寻优;然后,利用KF算法将得到的预测值做进一步的更新和优化,从而得到各时刻的最优估计值,最终以实现对短期电力负荷的精准预测。实验表明,使用QPSO-ELM-KF预测模型进行短期电力负荷预测,预测精度有进一步的提高。     

新疆某地区电网负荷特性分析

电力负荷是电力系统的重要组成部分之一,也是电能的消耗侧。电力负荷在电力系统的安全稳定与控制中起着重要的作用,因此,在电力系统运行过程中必须考虑负荷对电力系统的影响。近年来随着社会经济的发展,新疆地区的电力负荷的结构发生了巨大的变化,这对新疆电网的安全运行和控制带来了一定的影响。该文对负荷特性的国内外研究现状进行了概述,介绍了负荷特性分析的几种技术指标,最后根据新疆某地区电力负荷的历史数据,进行了负荷特性分析。     

电力系统短期负荷预测影响因素分析

电力系统负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要研究内容之一,尤其是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中发挥着重要作用。本文分析了影响负荷预测的主要因素,以安顺市电力负荷数据为例,得出负荷预测结果与历史负荷水平、当前运行状况、气象因素以及日期类型等密切相关。     

电力系统短期负荷预测方法简述

电力系统短期负荷预测是电力系统调度、规划等管理部门的重要工作之一。是保证电力系统安全经济运行和电网科学管理的重要方面，是能量管理系统（EMS）的组成部分，是决定整个电力系统市场化的运营效益的核心。本文简述电力系统短期负荷预测方法，并且进行了比较分析。     

电力系统短期负荷预测精度研究

电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量,特别是随着我国电力市场的建立和不断完善,短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析,然后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对未来需要进行的工作进行了展望。     

探究电网规划基础工作——负荷预测

对于电力负荷的预测是确保电力系统的调度安全性、规划合理性、运行经济性的重要前提条件。电力负荷预测的准确性直接影响到电网规划对于电力系统及电力网建设的投资建设规模,因此对于负荷预测方法的探究具有实践与理论提升双重意义。     

人工神经网络在电力负荷预报上的应用

１概述能量管理系统（ＥＭＳ）是以计算机为基础的现代电力调度自动化系统。需要过去（历史）、现在（实时）和未来（计划）三类数据,而负荷预测是未来数据的主要来源。负荷预测对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的。提高其精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。负荷预测按周期可分为超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划,需要１-７天的负荷值,使用对象是编制调度计划的工程师,在电力负荷预报中占有重要地位。电力负荷预测是一…     

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现

短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据．研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法．并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径．     

电力系统短期负荷的混沌时间序列预测

电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.     

中长期电力负荷预测研究综述

电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一.该文对电力负荷预测的概念及分类等问题进行了简要论述,重点分析了中长期负荷预测的特点、成熟方法,对中长期负荷预测方法进行了综述,并对负荷预测问题的研究方向提出了一些建议.     

有关短期电力负荷预测的研究

对于电力负荷预测的水平已经成为电力运行的管理现代化的衡量标志,其有着很重要的意义。本文就有关短期的电力负荷预测进行了分析与探究。     

基于马尔科夫链的短期电力负荷预测

电力负荷预测是城市电网规划的基础工作之一,是保证电力系统可靠运行的前提,而保证其正确实现的关键是数学模型的建立。本文提出一种马尔科夫链和模糊聚类相结合的预测方法,对样本所属状态采用模糊划分,使得分类更加符合实际情况;利用马尔科夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测。应用该模型对青海省某地区的短期电力负荷进行预测,并与实际用电负荷进行对比。仿真结果表明:对于各种扰动因素,预测误差范围可控制在5%以内,结果验证了马尔科夫模型对电力负荷短期预测具有较高的精度。     

相似日匹配法在电力系统负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是调度中心制定发电计划及电力市场中发电厂报价的主要依据,也是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,对电力系统的运行、控制和计划都有重要的影响,其预测精度直接影响着电力系统的经济性,综合考虑了影响电力负荷的诸多因素:负荷状况、天气情况、节假日等,分析了电力系统负荷的基本模型,提出了适合于负荷稳定,负荷变化基本由气象因素影响的电网的相似日匹配法的算法,并用VC 编程,用SQLSERVER作为数据库,实验证明,对于负荷资料和气象资料收集相对较好的地区,预测效果明显准确。     

浅谈电力负荷预测的理论和方法

负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用,具有明显的经济效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。系统介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点,并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。     

基于Attention机制和ResNet的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型研究

短期电力负荷预测有利于电力系统的高效运行,对电力市场实现有效调度有重要意义。短期电力负荷受多种因素影响,波动性大、随机性强,使得其预测准确率低。双向长短期记忆网络和卷积神经网络难以在短期负荷序列中提取足够多的信息,本文提出了一种结合注意力机制和残差网络的卷积神经网络-双向长短期记忆网络短期负荷预测方法。首先利用基准模型卷积神经网络-双向长短期记忆网络对输入特征进行信息提取,然后利用注意力机制突出提取到的关键信息,最后通过残差网络创建残差层以充分学习时序特征。通过某公开数据集进行实验,结果表明该方法的平均绝对百分比误差达到2.80%,均方根误差达到2.15,并与常用的五种模型预测结果对比,验证了所提模型的准确性及有效性。     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

基于应急管理的电网调度管理制度完善措施

电力调度机构负责组织、指挥、指导和协调电力系统运行,在保障电力系统安全稳定运行和可靠供电方面,具有不可替代的作用。选择合适的调度管理模式,不断健全完善调度制度,对于加强电力应急管理,保障整个电力系统运行的安全、可靠、稳定具有重要的意义。对此,分析了我国电网系统存在的安全问题及其特性,并对电力应急管理理论与技术体系进行介绍,在此基础上探讨了电网调度管理制度对电力应急管理的影响。     

新疆某地区不同类型负荷特性分析

该文介绍了电力系统负荷及负荷特性指标的概念,确定研究对象,在此基础上,利用SPSS数据统计软件聚类分析法来对某地区电网的负荷特性进行了分析计算,主成分分析法来研究气温因子与负荷间的影响程度,为做好某地区用电负荷安排,开展计划用电,保证电能质量和电网安全稳定运行利用时间序列分析法来进行负荷预测,确定负荷特性变化的总体趋势。