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。     

RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用

节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点。该文采用了T－S型模糊RBF网络,提出了一种新的推理模型。该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习。实验应用表明,该方法具有快速、准确性较好的特点。文中还给出了比较结果。     

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.     

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。     

钢铁企业短期负荷预测的研究

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.     

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。     

有关电力负荷的短期预测初探

所谓的电力负荷短期预测指对一年以内用户需求用电量的预测,其包括小时预测、日预测、周预测以及月预测。通常短期预测是预测电功率。在短期内用户需求电量呈现一种随机起伏的状态,其以过去负荷为基础,用户负荷变动、系统内部设备检修以及重大事件与气候变化等因素均会对其产生影响。所以对电力负荷进行短期预测可以为经济调度、发电机组的停启、错峰避峰用电等有着重要的现实意义。     

基于神经元网络的短期电力负荷预测

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理，提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法，并给出相应的反向传播算法（BP）的构造过程和训练方法，研究结果表明，基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点，负荷预测结果的相对误差小于3．67％。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

有关短期电力负荷预测的研究

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。     

改进相似日的频域分解短期负荷预测

基于改进相似日的频域分解短期负荷预测方法,通过对负荷序列进行频域分解,采用外推法、改进相似日法与加权平均法分别对各分量进行预测,将各分量预测结果相加得到最后预测结果,该方法应用于短期负荷预测具有较好的预测精度.     

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。     

基于单纯历史负荷数据的短期负荷预测的探讨

短期负荷预测是电力系统最常用和最重要的预测类型。本文抛开天气因素、生产水平等相关因素,单纯从历史负荷数据出发进行了短期负荷预测算法的讨论。本文引入相似日的概念,通过确定相似度来选取合理的相似日。利用相似日的历史数据通过有效的算法可以计算出预测目的值,本文介绍了线性外推法、变化系数法和加权平均法。最后用一个应用实例说明了以上讨论算法的合理性。     

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。     

城市供水节假日负荷预测模型的研究

城市供水水量的预测是城市供水系统优化调度的前提和基础,城市供水节假日的负荷变化与平时显著不同,若仍按正常供水日预测模型进行预测,会产生很大的误差.因此,针对城市供水节假日负荷变化的特点,利用节假日的负荷预测模型中节假日期间负荷变动模式高度相关以及节假日负荷平均值高度相关的特点,建立城市供水节假日负荷预测模型.     

电力系统短期负荷预测影响因素分析

电力系统负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要研究内容之一,尤其是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中发挥着重要作用。本文分析了影响负荷预测的主要因素,以安顺市电力负荷数据为例,得出负荷预测结果与历史负荷水平、当前运行状况、气象因素以及日期类型等密切相关。     

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。     

考虑气温影响的短期负荷预测方法探讨

本文采用基于温度准则的外推方法,探讨了考虑气温影响的短期负荷预测方法。选取广州地区两个典型负荷日进行模拟预测,预测结果与实际数据对比验证了预测方法的准确性。     

电力系统短期负荷预测方法研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测,对利用Lyapunov指数算法进行负荷预测作了介绍,包括用混沌理论实现相空间的重构,以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lyapunov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程．实例预测结果,证明了算法的有效性,揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性。