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.     

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.     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

电力系统负荷的线性组合预测法

通过把电力系统负荷预测的3种主要方法外推法囝疋色预测法和人工神经网络法结合起来,建立起一种线性组合预测模型。组合模型可吸收单一模型的优点,提高了预测精度,实例证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于EEMD-SSA组合模型的短期电力负荷预测

由于电力系统运行受多种因素的影响,因此电力负荷呈现较强的波动性和不稳定性,从而影响电网短期负荷预测的准确性。为减小预测误差,提出一种组合模型策略。首先采用集合经验模态分解将原始数据分解为若干分量,根据各分量数据所含信息量的不同,将分量分为两组,分别利用反向传播神经网络和长短时记忆网络进行预测。并在此基础上,利用樽海鞘群优化算法对每个分量预测网络中的神经元个数与输入变量的滞后项进行优化,得到最终的EEMD-SSA(Ensemble Empirical Mode Decomposition-Salp Swarm Algorithm)的组合预测模型。最后,将此模型应用于某地实测数据进行负荷预测。实验结果表明,该组合模型比单一网络模型及其他模型具有更好的预测效果。     

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。     

基于变权组合模型的时间序列预测

针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题,采用残差赋权方法对单一模型进行组合,并以此为基础,提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值,利用不同的单一模型进行优势互补。将其应用到组合模型中,以实现提高模型的预测精度与稳定性。实验结果表明,该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题,以及进一步提高模型的预测精度。     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理,并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上,通过BP神经网络进行组合预测,分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性,     

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。     

改进的优化组合预测方法在城网负荷预测中的应用

优化组合预测方法是一种能够综合各种负荷预测方法的有用信息，提高预测精度的方法。本文通过分析，指出其存在缺点，采用自适应递推算法进行改进，并在汕头电网规划负荷预测中进行应用，得到很好的结果。     

基于最优组合预测法的电网用电量预测

西藏林芝电网电源单一,冬、春季拉闸限电局面日趋严重,为科学预测电网用电量,提出基于一元线性回归模型与灰色模型建立最优加权组合预测模型,应用最优模型对林芝电网2000～2007年电网用电量的历史数据进行拟合,对2008～2015年的用电量进行预测,通过实例分析表明最优组合预测结果更为精确,并预测出2015年电网用电量将达到1.68亿kW.h。     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

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.     

浅析电网负荷预测方法

电网负荷预测是电网安全运行的基础,在电力市场具有重要的作用。本文主要总结了电网负荷预测的方法,希望为电网负荷预测提供帮助。     

地区电网负荷预测的灰色Verhulst与系统动力学组合模型

为解决传统地区电网负荷预测中单一模型预测误差较大的风险和无法充分利用历史数据的缺陷,提出一种地区电网负荷预测的线性组合模型——灰色Verhulst与系统动力学组合模型。以社会用电量历史数据为原始数据,先后建立灰微分方程和白化微分方程并进行求解,得到基于灰色Verhulst模型的负荷预测时间序列,该模型适用于负荷按照S形曲线增长或负荷增长处于饱和阶段的预测;综合考虑经济、人口、能源替代和再电气化等对社会用电量的影响,建立负荷预测的经济子系统、人口子系统、能源替代和再电气化子系统、电力消费子系统,得到基于系统动力学的负荷预测模型,该模型适用于结构复杂、原始信息丰富、子系统之间联系紧密的负荷预测。在不增加复杂性的基础上,通过最小方差准则对单一模型进行线性组合,建立地区电网负荷预测的组合模型。采用枣庄市所有地块进行算例分析,结果表明:在充分利用了负荷历史数据后,71%的地块的预测精度较单一模型的有所提高;在采用最小方差准则对单一模型进行线性组合后,29%的地块产生较大预测误差的风险较单一模型的有所降低。     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益.首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构...     

一种模糊组合预测方法

针对预测问题的不确定性,提出一种将组合预测结果扩展到置信集合的模糊组合预测方法.该方法利用概率中置信区间原理并结合模糊数概念,对观测值和各单项预测值进行模糊描述;以组合预测值对观测值的拟合度最高为目标,建立模糊规划模型,求解权重系数.该组合预测方法与单项预测方法相比,预测精度有所提高,具有一般组合预测方法的优点,并以模糊数的形式将预测结果确定在一置信集合内.最后以实例证明了该方法的有效性.     

基于趋势组合的知期电力负荷预测模型

在运用神经网络进行短期电力负荷预测中，天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响，文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型，将短期负荷与天气变量的内在关系分解为3个不同的趋势分量，即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量，每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获，趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合，从而得到最终的预测值，分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷，结果表明，这种神经网络模型能取得更好的预测精度。     

基于人工神经网络的实时短期负荷预测系统

应用人工神经网络设计短期电力负荷预测系统,利用广州电网的负荷数据进行仿真,分别作出提前１小时和未来２４小时的整点负荷预测,获得了比较满意的预测精度,显示出人工神经网络应用于短期电力负荷预测的良好前景。由于建立小时模型,改进了训练样本集的选取办法及采用高效率的ＬＭ训练算法,使ＡＮＮ的训练速度大大加快,形成可以实时训练和预测的ＡＮＮ－ＳＴＬＦ系统。     

安徽省城镇居民人均收入的组合预测

以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型．然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点．通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型．最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确．