电力电量负荷预测方法及应用分析

为了进一步提高预测精度,则需要对传统方法进行一些改进,使预测结果具有更高的参考价值,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

电力负荷预测方法

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。     

基于聚类时间序列法的电力负荷预测

本文在传统时间序列法的基础上,提出了一种利用聚类方法进行分析的负荷预测方法,利用该方法对某市的电能负荷进行预测,得到了较精确的结果,表明该方法能为电力负荷的预测提供有效的参考。     

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现

短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据．研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法．并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径．     

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。     

电力负荷时间序列预测的应用与研究

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。     

特殊节假日的短期电力负荷预测新方法

针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷预测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

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。     

霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容。针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷。预测结果表明该方法具有较大的实用价值。     

霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容.针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷.预测结果表明该方法具有较大的实用价值.     

中长期电力负荷预测研究综述

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.     

城市供水负荷短期预测方法

结合城市用水量的影响因素及特点，分析了城市用水量的变化规律，探讨了水量预测时间序列分析方法；根据城市供水运行调度对用水量预测的实际要求，采用时间序列三角函数分析法建立了管网用水量的短期负荷预测模型。实例考核证明，该模型有效可行。     

电力负荷的混沌预测方法

借助混沌分析理论介绍了电力负荷时间序列的混沌性识别技术,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法－基于相空间轨迹演化模式的预报模型。该方法具有预测精度高、计算速度快的优点,在短期负荷预测中可获得相当满意的结果。     

电力大客户负荷用电负荷预测

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.     

基于神经网络的短期电力负荷预测

采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测，探讨了负荷模型分类模，对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理，如数据的归一化问题，网络权值与阈值的初始值选定，训练样本的选择策略等。     

基于区间二型模糊逻辑的短期电力负荷预测

针对电力负荷的波动具有强随机性而难以准确预测的问题,引入区间二型模糊逻辑方法以减小预测误差.提出一个区间一型非单值二型模糊逻辑模型,用于一小时电力负荷的时间序列预测,并利用反向传播算法来调节模型输入及规则前、后件的参数.同时,构建一个基于反向传播算法的非单值一型模糊逻辑模型,将其预测结果作为检验性能的基准.仿真结果表明...     

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.     

中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

特殊节假日的短期负荷预测新方法

本文针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷倾测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

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。