电力负荷预测的方法研究

介绍了负荷预测的基本概念和方法,并采用趋势分析法、回归分析法、单耗法、弹性系数法、负荷密度法、神经网络法、灰色系统法对包头城区的负荷进行预测,分析各种预测方法的预测结果,并采用组合预测法将负荷的实际值和预测值进行对比,最后提出优选组合预测法具有较好的预测效果。     

电力系统负荷预测技术

随着21世纪的科技发展,电力负荷预测的核心问题是预测模型的水平高低。科学、准确的电力负荷预测将更有利于提高电力系统运行的经济性和安全性。结合工作实际,针对电力系统负荷预测技术进行了阐述。     

模糊推理预测

模糊推理预测岑咏霆（上海市普陀区业余大学２０００４２）在实际的定量预测中，传统的思路往往是追求某种精确，这往往使计算大为繁杂，甚至使问题实际上成为无解，而得到的预测结果的精度实际上毫无现实意义，这种情况在长期、宏观预测中显得十分突出。而模糊集合论提供...     

地区电力长期负荷预测方法研究

负荷预测对电力系统规划和运行极其重要,本文论述了电力负荷预测与分类、负荷预测的基本过程。同时本文采用外推预测技术、单耗法和新兴交叉学科人工免疫预测法对阜新地区电力负荷进行长期的预测,并对实际预测结果进行了分析、比较。得出结论:这三种方法都适合于对地区电力负荷进行长期的预测,取三种方法预测的中间值可以得到相对精确的预测结果。     

电力系统负荷的预测方法

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、预测方法。     

对电力系统负荷预测的探讨与分析

负荷预测是电力系统规划以及运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠以及经济运行的前提,是电力系统规划建设的重要依据。负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局以及运行的合理性。负荷预测会受到很多的不确定因素的影响,到目前为止,还没有那一种方法保证在任何情况下都可以获得满意的预测结果。因此在进行负荷预测时候,应该结合预测地区的实际情况,选用多种预测方法,各种的方法预测的结果互相的校核,最终确定预测值。     

浅谈电力系统的负荷预测

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上时对电力市场需求的预测。本文系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、和预测方法。     

准确把握电力负荷发展规律切实做好电力负荷预测工作

基于电力负荷预测的方法,综合分析了经济发展水平、人民生活水平、电力消费结构和气温气候等主要因素对电力负荷预测的影响。结合新疆电力负荷预测的特点,提出做好新疆电力负荷N~,l-z-作的几点建议。为避免因电力负荷预测误差过大造成严重后果,准确把握电力负荷发展规律,提高电力负荷预测准确率水平,提升电力负荷预测的专,Jk4Jc水平,本文在基础数据准确性、数据库完备性、降低大用户电力负荷波动影响和完善电力负荷预测管理水平等方面进行了详细的阐述。     

居民小区燃气负荷规律与短期负荷预测

居民小区燃气负荷规律及短期负荷预测是一项非常重要的课题.本文有实际例子阐述了燃气负荷规律,分析了过去负荷预测的方法的不足,进而提出了基于BP网络的燃气短期负荷预测的方法.     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测就是对电力市场需求的预测。本文系统介绍了电力负荷预测的基本概念、内容、基本程序、数据处理技术、预测方法、综合评价,并对负荷预测发展提出了展望。     

小议电力系统负荷预测的基本原理及方法

提高负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此,负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容。初步成果表明,预测结果可能比其他方法更准确,具有实用的前景。但这种方法在实施时有很多实际问题需要解决,且这些问题与具体系统情况有关,针对不同的需要因选择最适合的负荷预测方法。在此系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点,并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。     

PSO-LSSVM的电力负荷预测研究

对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。     

电力负荷预测之我见

负荷预测在整个电力系统规划和运行等方面都起到重要作用,负荷预测是电力系统优化调度的基础,也是电力单位日常工作的重要组成部分,通过对用电负荷的认识,分析各种影响用电负荷变化的因素,并在不断的实践中发现如何能提高负荷预测合格率的方法,加以完善.     

负荷预测方法的研究

本文探讨了在电力市场化下的负荷预测的重要性,介绍了趋势外推预测技术在负荷预测中的应用,总结了负荷变化的部分规律。     

基于LSTM的微电网短期负荷预测研究

微电网系统中发电功率和负荷功率不匹配将会对其稳定性造成不利影响,为了准确预测微电网系统的短期负荷变化趋势,保证微电网可靠安全运行,文章提出了一种基于单变量单时间步长短期记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)的微电网短期负荷预测方法,该方法利用LSTM擅长处理时序性数据的能力,首先使用微电网负荷的历史数据进行模型训练,然后使用前一个采样点的数据去预测下一个时刻的数据.利用上述方法搭建了基于Keras的单变量单时间步长LSTM微电网短期负荷预测模型,使用某地各大区用电量进行负荷预测,实验结果跟实际用电量的平均绝对误差百分比为1.46％,取得了良好的预测精度,验证了该方法的有效性.     

母线负荷预测

电力系统调度自动化水平不断提高,能量管理系统EMS中网络分析的软件对需要用到的数值也要求越来越高,如安全约束调度、无功功率优化调度、最优潮流和网损微增率(或B系数)等计算都需要用到系统中的母线负荷.系统负荷预测是从整体概念上预测负荷的大小,不考虑负荷在电网各节点之间的分布情况.母线负荷预测就是变电站的下网负荷,为电网节点负荷,具有系统负荷的一般规律性,但更受随机事件的影响.介绍树状常数负荷模型、负荷区域不一致的模型、负荷区域不一致的模型、混合负荷模型四种负荷模型,解决在不同情况下如何实现母线负荷预测的问题.     

浅谈负荷预测误差分析

本文分析了电力系统规划当中负荷预测误差产生的原因,总结了负荷预测误差分析的方法和指标,探讨了负荷预测误差研究的发展趋势。     

短期电力负荷预测分析研究

基于负荷预测在电力系统发展规划中所发挥的重要作用,在对短期电力负荷预测基本原理进行分析的基础上,进一步分析研究了短期电力负荷预测的常用方法和基本步骤。     

电力市场环境下的负荷预测分析与展望

在阐述负荷预测的分类、负荷模型的基础上分析了负荷预测的基本方法,论述了预测方法程度优缺点及其适用范围。最后在电力市场环境下分析了负荷预测的影响因素,并对电力市场环境下的负荷预测技术做了展望。     

电力系统负荷预测研究与分析

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,是电力管理部门进行调度、规划、用电等工作的重要内容之一,负荷预测水平的提高对于电力系统经济与社会效益的提高都具有重要意义。本文首先对电力系统负荷预测进行了介绍,并讨论了提高负荷预测水平的措施,具有一定的指导意义。