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。     

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。     

中低压电网电力负荷预测研究

当今,电力负荷的不断增长对电力生产的调节能力提出越来越高的要求。要想实现电网的实时控制和长期规划发展,必须对电力负荷进行科学预测,只有这样才能在电力生产中掌握主动权。本文首先对电力负荷的预测进行了分类,重点对负荷经典预测方法和负荷现代预测方法进行了研究,并给出了实例分析。     

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。     

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。     

城市配网负荷预测方法分析与应用

随着用电负荷的不断增长,社会各界对电力生产调节能力的要求也越来越高。电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提,要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。科技的发展为预测提供了各种理论和方法,通过对红河州蒙自县城市配网电力负荷预测,对预测的方法与应用进行初步探讨。     

解析电力负荷季节变动的预测值

电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。电力负荷预测主要用来预报未来几小时,它是能量管理系统的重要组成部分,在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。随着电力企业逐渐走向市场,对短期负荷预测提出了更高的精度要求。主要从季节变动因素阐述了电力负荷预测的基本方法。     

基于极限学习机的分布式电力负荷预测

现代电力负荷数据以海量形式存在,传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果,设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据,通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理,产生电力负荷数据预测建模样本,然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本,通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模,每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测,最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究,测试结果表明,本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度,可以足电力负荷在线预测效果,而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。     

线性回归模型在电力负荷预测中的应用

中长期电力负荷预测是规划的前提和基础.以建立线性回归模型来科学预测电力负荷在未来的变化趋势及状态,通过算例分析,得出利用线性回归模型进行电力学系统中长期负荷预测取得令人满意的效果.     

电力系统短期负荷预测方法综述

电力负荷是一个多维非线性系统,电力系统短期负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作。从经典预测方法和现代预测方法两方面介绍了短期负荷预测的研究现状以及各方法的不足之处。     

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。     

有序用电系统的意义与研究现状

近年来随着我国经济持续发展,人民生活水平不断提高,用电量日益增长,而电力供应相对滞后,在夏季和冬季全国大部分地区都处于严重缺电。如何有序用电越来越受到国内专家和电力工作者的重视。电力负荷的短期预测是电力系统中一项重要的内容,负荷预测的准确性对于电力系统安全经济的运行就更是具有十分重要的作用,这样就对短期负荷预测的结果提出了较高的要求。     

电网规划项目的关键

电网负荷预测是电力市场形成的主要因素之一,事实上,电力负荷能够预测电力市场的不同需求,电力负荷预测的概念：在满足系统运行特征、自然条件、社会条件和地区经济发展水平的情况下,通过历史负荷值进行大量的数学计算,在确保其准确度与速度的前提下,决定将来的某一负荷值。电网负荷预测对电力系统的平稳运行有重要的意义,负荷预测是确保电力市场平稳运行的关键因素,     

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.     

电力负荷管理系统采集数据的深度应用

随着国家智能电网规划的提出,电力负荷管理系统作为用电信息采集系统的重要组成部分,充分利用电力负荷管理系统运行多年积累的历史数据,进行深度加工后为用户需求侧管理、用电负荷分析和预测等服务必将是一个发展趋势。本文结合笔者单位的实践经验,介绍了如何充分利用现有资源研究用户用电负荷特性分析方法,指导用户合理用电,为用户提供节能降耗的增值服务。     

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。     

改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测方法研究及应用

本文充分考虑神经网络与小波分析的结合建立改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测模型,系统的不同输入数据通过不同的子模块预测,最终以预测结果初始化作为出口.输出的结果可以通过判断模块后再次作为负荷预测子系统的部分输入数据重复预测.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

母线负荷预测系统在山西电网的应用

随着电网规模和电压等级的不断发展,电网运行特性愈加复杂,对日前调度计划的安全性、经济性、节能降耗等提出了更加全面和苛刻的要求。为提高调度系统驾驭大电网的能力、提升调度计划精益化水平,山西省电力公司结合山西电网调度自动化系统的现状和未来发展趋势,研究、开发并建设了集母线负荷、统配用电负荷、网供用电负荷分析、预测和管理功能为一体的山西电网负荷预测系统。     

基于耿色等维新信息GM（1，1）模型的电力负荷预测

根据电力负荷的特性,将灰色等维新信息GM（1,1）模型的建模方法引入到电力负荷的预测中,建立相应的预测模型。并建立起一套系统的电力负荷预测方法,为城市电力资源规划提供决策参考,具有理论和实践意义。     

负荷控制在电力营销管理中的重要性

现代社会的发展为我们的工业和各类行业的进步都提供了一定的条件,各类行业的独有特点决定了该行业在社会发展和工业进步中占据怎样的地位和怎样的角色,随着电力体制改革的逐步深入和电力市场的初步形成,电力体制的进步和完善造成了我们社会在商业化营运工作中的提升,对于电力市场的进步和电力营销的发展,我们应该做到努力提高负荷预测水平,拓展电力市场,加强电力经济分析,努力提高负荷预测的准确率,保证市场的负荷控制得到进一步提高,市场的变化是不定向的,不同的变化会造成市场以及营销管理的不同体现,也会造成我们负荷控制的难度提高。