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中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题. 相似文献
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月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度. 相似文献
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短期电力负荷预测的粗糙集方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对短期电力负荷预测外部影响因素的非线性特点,为得到精确的预测结果,采用粗糙集方法对电力负荷及其实际影响因素进行分析.建立了由代表自然因素的条件属性和代表负荷的决策属性所构成的短期电力负荷预测指标体系,利用粗糙集分析各个条件属性对决策属性的重要程度,得到约简后的预测指标体系,并根据实际历史数据进行短期电力负荷预测.并将所得预测负荷与BP神经网络算法进行对比,结果表明了粗糙集方法的优越性. 相似文献
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张群洪 《系统工程理论与实践》2013,33(2):354-362
将自组织(SOM)和反向传播(BP)两种神经网络结合起来, 并使用模糊理论, 建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型, 该模型首先利用SOM网络的竞争学习能力将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别. 然后, 把温度、日类型等不确定性扰动因素分离出去, 利用BP算法的非线性函数逼近功能, 完成电力负荷的基本分量部分的预测工作. 在处理温度、天气情况、日类型等不确定因素对负荷的影响时, 采用模糊逻辑理论对负荷基本分量进行修正. 提出了一种基于进化树的自组织神经网络算法(SOETA), 该算法是一种无监督基于二叉树的自组织特征映射网络模型, 采用进化思想进行无监督学习, 具有灵活的拓扑结构和精确的模式识别. 本文以2007年厦门市的电力负荷数据为例, 试验结果表明, SOETA+BP+模糊理论的预测精度最优, 有效提高了电力短期负荷预测精度. 相似文献
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一种短期电力负荷预测新方法的研究与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型。对山东地区1年的实际数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(夏季典型日负荷)也有较好的预测精度。 相似文献
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电力推进船舶电力负荷的多变量混沌局部预测 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高电力推进船舶电力负荷预测精度,提出电力推进船舶电力负荷的多变量混沌局部预测.将相空间重构由单变量时间序列拓展到多变量时间序列,并依据电力推进船舶电力负荷及其相关因素构成的多变量时间序列进行相空间重构.针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳时间延迟的选择,最优嵌入维数则采用虚假邻点法进行确定.根据多变量混沌时序局部预测,提出基于正则化的电力推进船舶电力负荷多变量混沌局部预测.通过对实际船舶电力负荷的计算实例表明,基于多变量时间序列的预测方法比单变量预测具有较好的预测效果. 相似文献
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针对高耗能企业的电力负荷预测问题, 提出了一种基于几何转换关系的Boosting集成预测方法. 该方法将分类问题中广泛采用的AdaBoost算法引入回归问题, 通过几何关系转换将负荷预测这一回归问题转化为一个两类分类问题, 在此分类问题上应用置信度AdaBoost算法得到最优集成分类面. 证明了此分类面等价于原回归问题上的一个回归函数, 同时证明了该方法与原始AdaBoost算法有着类似的收敛性. 实际算例表明, 该方法通过多预测模型的集成有效提高了负荷预测精度, 克服了传统单一预测模型在高耗能企业的电力负荷预测问题上泛化性能不佳的缺陷. 相似文献
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基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测. 相似文献
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齿轮箱是风力发电机组的关键部件,对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命,提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先,在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上,选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量;其次,采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模,从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数,进而得到其边缘分布函数;再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性,求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数,从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数,得到齿轮箱剩余寿命预测值;最后,提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性. 相似文献
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区域经济中长期预测的支持向量回归方法 总被引:9,自引:0,他引:9
分析了区域经济发展特性以及中长期经济预测的特点,对当前经济预测方法存在的不足进行了阐述,指出:由于区域经济系统中存在高度的非线性、耦合性和时变性,使得现有的经济预测方法难以胜任.介绍了支持向量回归算法,并在此基础上,提出了基于支持向量回归的方法对区域经济进行中长期预测的思路,并建立了相应的数学模型.以广东省江门市作为应用对象,说明了该模型的有效性. 相似文献
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基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报 总被引:1,自引:3,他引:1
电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理方法。分别应用二种方法对东北电力系统进行了72小时短期负荷预报仿真。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预报精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络算法训练步数大大减小,缩短了网络训练时间,而且提高了预报精度。该方法可行,可用于电力系统短期负荷在线预报。 相似文献
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针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。 相似文献