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。     

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GRNN的电力系统短期负荷预测

提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此作为对GRNN进行训练的向量样本集.通过实例表明GRNN应用于电力系统短期负荷预测是可行并且有效的,其预报结果比多层前馈神经网络误差反向传播(BP)负荷预测方法更准确.     

分析负荷特性构筑的多小水电地区短期负荷预测思路

对于电力系统短期负荷的预测是进行电力调度开展与实施的一项重要内容,有利于实现电力设备的合理调度与维护安排,对于减少电力系统的发电运行成本以及实现电网安全稳定工作运行的保障等,都有具有积极作用和影响,同时,对于电力系统短期负荷的预测管理,也是实现电力企业管理衡量的重要标志。本文将在对于电力系统短期负荷预测的方法意义分析基础上,通过进行小水电地区短期负荷预测方法的分析,结合多小水电地区的负荷特性,通过建立基于负荷特性的多小水电地区短期预测分析模型,对其短期负荷的预测分析思路进行分析研究,以促进电力系统的管理提升与安全稳定运行保障,推动电力事业的建设和发展。     

短期电力负荷预测的基本模型

负荷预测是根据负荷过去的历史资料，建立恰当的数学模型对未来的负荷进行预测。在进行电力系统的短期负荷预测时，针对负荷变化的特点，既要充分分析，掌握并利用其规律性，叉要兼顾各种因素的影响。本文通过对影响负荷的各种因素的分析和预测模型应满足的要求，提出了短期电力负荷预测的基本模型。     

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。     

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.     

电力系统短期负荷预测方法综述

短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础.介绍了电力系统短期负荷预测基本方法原理与特点,说明了各种方法的优缺点以及应用的局限性.     

改进的容积卡尔曼滤波(CKF)算法在短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建模对未来9d负荷进行预测,仿真结果证明改进的CKF算法预测电力系统短期负荷是实用而有效的.     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究

提出一种基于云计算的智能电网负荷预测平台架构.深入地阐述了云计算关键技术、负荷预测云架构、云平台负荷预测服务等.采用Hadoop云计算技术,对负荷预测的资源调度和计算进行虚拟云计算仿真,验证了以电力私有云为基础建立的负荷预测机制更优良.同时在云平台负荷预测服务中引入多维多级协调优化机制,对原始预测结果进行修正与协调优化,显著地提升了基于云计算的智能电网负荷预测水平.由此搭建的平台架构将为智能电网负荷预测提供广阔的思路与有力的技术支持.     

基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析

将负荷预测的思想引入到电力市场的竞争分析中,研究了完全信息下的cournot模型中负荷预测对电力市场竞争的影响.首先建立了竞争模型结构,然后获得没有预测情况下的市场均衡电价,应用博弈论获得负荷预测增量对cournot模型下市场力的影响.最后通过数据仿真获得负荷预测增量与市场均衡电价和发电商收益之间的关系.分析表明：负荷预测精度影响发电商收益、市场均衡电价和市场力.预测误差率在33%以内,预测是有用的.所以提高收益的关键是提高负荷预测精度.     

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DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。