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。     

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。     

饱和年电力负荷预测方法研究

在总结多种电力负荷预测方法的基础上,选取负荷密度法对广州市白云区饱和年远景年电力负荷进行预测。并采用综合用电水平法、电力弹性系数法、回归分析法和横向类比法四种方法对负荷预测结果进行补充和校验,保证预测结果的准确性和可靠性,探索了一套切实可行的远景年负荷预测方法。     

云贵两省的电力负荷预测及分析

本文在分析经济发展状况的基础上,运用了电力负荷预测中的灰色系统理论预测法、一元回归预测法和指数回归预测法对云南、贵州两省进行了其2006-2010这五年的用电量分析,目的是为今后的电力发展规划提供些许重要的信息。     

浅谈负荷预测方法在配电网规划工作中的应用

负荷预测是城市电网规划中的基础工作,其准确性直接关系到电网规划的前瞻性、科学性和可操作性。本文通过介绍负荷预测分类、方法以及负荷预测实例,以线性预测法为实例探讨在配电网规划工作中的应用。     

电力系统超短期负荷预算法及准确率评价

正point本文介绍了线性外推法、时间序列法、Kalman滤波法以及以人工神经网络法等超短期负荷预测的基本方法,总结了各自的特点。从综合预测模型、数据挖掘技术以及异常数据的识别与修正三个方面总结了目前常用的提高预测准确度的方法。最后笔者结合工作实际,将超短期负荷预测准确率分为5分钟、10分钟、30分钟、60分钟超短期负荷预测准确率,创新性地提出了分时日平均负     

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。     

空间负荷预测方法相关问题的探讨

本文介绍了空间负荷预测的常用方法,对负荷空间分布的成因及运行变化的规律进行了探索,并对单位建筑面积负荷密度法在空间负荷预测中的地位和作用进行了探讨。     

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。     

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。     

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。     

浅谈智能电网下的负荷分析与预测技术

现代电网智能化发展越来越迅速,大量电力电子等非线性负荷投入为电网的负荷特性分析和预测带来了新的挑战。负荷特性体现出电网用电结构、用电模式等状况的优劣,而电力负荷预测可提供准确的需电量,是智能电网高效有序运行的基本条件和首要任务。首先分析了智能电网背景下电力负荷分析与预测技术的必要性,随后分析和总结了现有智能电网电力负荷分析与预测相关技术,为研究新形势下电网的负荷特性分析问题提供借鉴。     

探讨电力统计分析与预测

电力预测包括电力负荷预测、电力故障预测、电力人才市场预测、电力供求关系预测、电力生产预测、煤电供求比预测等诸多方面,其中电力负荷预测是电力预测中非常重要的组成部分。本文就电力负荷预测的方法、实证和干扰分析做出了系统的归纳。     

农电输电系统运行负荷算法模型预测精确度研究

着重对农电系统负荷预测常用算法模型进行了系统介绍,并以某省新宁县农村电力系统负荷预测为例,对各种预测方法的预测精确度进行分析、比较、研究,在多种预测模型中找出最适合于农电系统负荷预测的方法,可望能供广大农电工作者进行农电系统负荷预测时参考。     

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。     

数据挖掘在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测对电力系统安全运行和经济建设有着越来越显著地作用,电力行业产品无法大量储存的特点,决定了电力生产及使用必须在同一阶段内进行,所以电力负荷预测成为电力系统运行调度、生产规划等决策的重要部分。在电力负荷预测上,数据挖掘技术显得尤为重要。数据挖掘基础理论主要包括规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习等,数据挖掘分析,能够利用已有事实,对预测未来的结果,做出有力决策。本文在分析电力负荷预测研究的现状后,对电力负荷预测系统进行研究,重点研究了数据挖掘在电力负荷预测中的应用。     

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。     

浅谈负荷预测方法

本文分析了电力系统规划中负荷预测中几种预测方法,简单介绍了负荷预测方法的原理以及优缺点,总结归纳了现有常见的几种负荷预测方法。     

电力系统短期负荷预测特性与步骤的分析与研究

本文主要针对电力系统短期负荷预测的特性、预测的基本步骤及预测误差产生的主要原因做出了分析与探讨,为电力系统负荷预测提供参考。     

自适应滤波算法在电力系统短期负荷预测中的应用

文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信.针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响.实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠.