电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。     

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。     

模糊层次分析法在系统中长期负荷协调控制预测中的研究

电力负荷预测是电力系统规划的重要工作之一.提出一种改进的模糊层次分析法来进行中长期负荷预测.首先,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性,采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重.该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验.最后,研究结果表明,该方法相比传统方法能够更好地应用于电网中长期电力负荷预测.     

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.     

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。     

电力负荷预测

电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测。在商业化运行体制下,电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。     

改进的相似优先比模型在浦东新区电力负荷预测中的应用

改进优先比方案是将模糊理论中的相似优先比运用于负荷预测后发现原基本模型的某些不足之处而进一步提出的模型，主要吸收了模糊理论中综合评判思想，采用了多因素 归预测，充分考虑电力负荷受多因素作用的客观实际，同时还根据预测对象不同，对模型进行修改，给出相应的满意度。     

电力系统负荷预测

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用，产生明显的经济效益，负荷预测实质上时对电力市场需求的预测。本文系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、和预测方法。     

浅谈电力负荷预测技术

本文简述了电力系统负荷预测的概念和目的,介绍了负荷预测技术的分类和特点,综合分析了影响电力负荷预测准确率的重要因素,并比较了较为热门的电力系统负荷预测方法及其优缺点,最后对未来负荷预测技术做出了展望。     

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。     

一种基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测方法

应用模糊理论、人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力系统短期负荷预测方法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,并开发了实用化的负荷在线预测软件,该软件是基于Windows的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机接口,可用于每小时或每15min的负荷预测,测试结果表明,该方法具有良好的预测精度。     

电力市场下负荷预测综述

负荷预测是电力市场的基础．系统地综述了负荷预测的分类、负荷模型、负荷预测的方法及其发展动态、电力市场下对负荷预测的新要求．     

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。     

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.     

电力系统短期负荷预测方法研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测,对利用Lyapunov指数算法进行负荷预测作了介绍,包括用混沌理论实现相空间的重构,以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lyapunov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程．实例预测结果,证明了算法的有效性,揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性。     

基于多因素影响的负荷预测神经网络方法

电网的负荷是一个受多种因素影响的量。负荷预测的准确性对电网的安全、经济运行有着重要的影响。把各个影响因素与负荷之间建立解析表达式是非常困难的。本文考虑多种影响因素,用神经网络的方法对农网进行负荷预测,具有方法简便、预测精度高,速度快的特点。     

华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测

本文根据灰色系统理论，建立了华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测动态模型，并计算出了直到２０００年的最大负荷及峰谷差预测值。经检验此方法具有预测精度高、计算速度快及使用方便等优点，不失为一种实用的负荷预测方法。     

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。     

电力系统短期负荷预测

应用经济学中市场需求预测的季节性交乘趋势模型预测城市电网的电力短期负荷，与线性递推最小二乘法估计的ＡＲ模型ＡＲＭＡ模型，分解组合模型和基于卡尔曼滤波的状态空间法比较的结果表明，其计算精度和效率均较优，在此基础上，结合我国电网运行的实际情况，提出一种新的法定节假日的预测方法－基础年选择法，获得满意计算结果。