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钢铁企业电力负荷预测建模研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对钢铁企业负荷波动特点,用分解及分类建模的思想,构造负荷预测模型。综合考虑各用电环节的用电特点、工况和工艺信息,分类建立模型,通过各用电环节预测结果叠加获取总负荷预测值。该模型运用静态预测和动态预测相结合的方法,在动态预测过程中充分考虑到实时工艺节奏和动态工况信息,使模型具有更好的适应性。实例表明,该预测模型能获得良好的预测效果。 相似文献
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钢铁企业短期负荷预测的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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. 相似文献
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《科技资讯》2015,(23)
对电力负荷预测相关问题进行研究,结合对电力负荷的精准测量,因为对电力负荷造成影响各因素间具有非线性关系,因素间有冗余信息存在,传统数学模型对于电力负荷的预测准确性较低,为进一步提升电力负荷预测精准度,遂提出一类主成分研究及BP神经网络互相结合电力负荷的预估方法。结合PCA给电力负荷构成影响因素来提取特征,用BP神经网络针对PCA处理所得新变量进行建模,凭借PCA-BP神经网络的模型针对摩的去电力负荷仿真。结果证实,与参比模型比起来,能够有效使各因素间冗余信息消除,减少BP神经网络输入的维数,对网络结构进行简化,明显提升电力负荷的预测精准性,证实电力负荷预测时预测模型可行性。 相似文献
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电力负荷时间序列预测的应用与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列预测是电力负荷预测的重要方法。但是它对天气、节日等影响电力负荷变化的因素不敏感,对非平稳序列的处理需要多次差分运算达到基本平稳后才能进一步建立预测模型。因此,提出基于属性分类的时间序列预测方案。该方案把电力负荷按影响因素进行分类,预测时按预测对象的属性来选取预测样本。基于属性分类的电力负荷时序预测方案把时刻、天气、节日等因素考虑到了预测过程中,弥补了电力负荷时序预测的缺陷。实验证明该方法提高了电力负荷时序预测的速度和准确度。 相似文献
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电力负荷预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
陈建 《渤海大学学报(自然科学版)》2006,27(2):142-144
简要介绍了电力负荷预测技术的发展情况,具体介绍了电力负荷预测的几种常用方法,并详细分析了各种负荷预测方法的优点和缺点。 相似文献
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电力负荷预测是电力调度,用电以及电力计划规划的重要内容,提高电力负荷预测技术水平有利于合理安排电网运行计划,提高电网经济效苴和和社会效苴。该文结合电力负荷预测技术发展研究实际,对试技术发展慧势做了简要分析。 相似文献
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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. 相似文献
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本文介绍了负荷预测的方法及特点,如单耗法、神经网络法、专家系统法、灰色模型法、时间序列法、回归分析法、弹性系数法、趋势外推法、优选组合预测法等.并分析了负荷预测方法的选取方法,并得出了组合灰色神经网络方法预测效果良好的结论. 相似文献
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本文探讨了基于RBF神经网络对电力系统进行负荷预测的方法,并利用工程软件Matlab进行仿真,通过仿真看出此种预测算法获得了较好的效果。 相似文献
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赵堃 《中国新技术新产品精选》2012,(14):131-132
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景. 相似文献
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在分析经济发展状况的基础上,运用了电力负荷预测中的灰色系统理论预测法、一元回归预测法和指数回归预测法对云南、贵州两省进行了2006-2010年5年的用电量分析,目的是为今后的电力发展规划提供些许重要的信息。 相似文献