提高电力系统日前负荷预测准确率的方法浅析

电力系统日前负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的日前负荷预测有助于提高电网运行的安全性和稳定性,能够节约发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统日前短期负荷预测的相关方法,包括短期负荷预测传统方法、短期负荷预测智能方法以及短期负荷预测最新方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向。     

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。     

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.     

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。     

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.     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

本文基于多层前馈神经网络误差反传（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法。根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

基于用户分类的配电网负荷预测方法

在市县级调度机构中,配电网负荷预测工作是运行方式安排、变电站全停转供等工作的基础。但配电网用户众多,负荷变化规律难以摸清,因此负荷预测的准确率偏低。针对用户分类配电负荷预测准确率较低提出了优化方法,将电力用户分为农业用户、居民用户、工业用户、商业用户,通过历史数据,理清各类用户的用电规律,建立各类用户在不同典型日下的负荷模型,提高了配电网负荷预测准确率。     

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。     

电力系统短期负荷预测分析

电力系统短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要作用,它涉及到电力系统的日常运行和计划,是电力部门的一项重要工作。文章针对短期电力负荷变化的复杂性,分析了电力负荷的构成特点和负荷值变化的原因;将负荷突变值和平稳值采用平均值的方法求出接近的真实值,建立负荷短期预测模型,再输入历史负荷（常规）数据、天气状况的历史数据和特别事件预测数据,得到负荷短期预测值。     

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。     

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.     

分布式风光功率预测方法的研究与验证

本文总结归纳了国内外风电光伏功率预测发展现状、预测方法和分类,通过算例对比验证了三种典型功率预测模型-利用ARMA模型、卡尔曼滤波模型和小波神经网络模型分别对某一分布式风光发电区域进行了功率预测。通过对预测结果各项评价指标的综合分析,发现：小波神经网络预测模型的精确度最高,实现了针对小范围分布式光伏、风电的短期和超短期的精确预测。实验运行结果表明：该系统能够较为准确的预测短期和未来4小时超短期的风光发电整体出力,超短期和短期预测的月平均均方根误差达到为7%和9%。满足电网实际运行需要,在分布式发电项目上具备一定的推广和应用价值。     

基于改进集成学习的交直流配电系统短期负荷预测方法

交直流(AC/DC)配电系统中的负荷类型更加多样化和复杂化,因此负荷变化规律也更加难以掌握,精确的负荷预测对AC/DC配电系统的调度非常重要.针对神经网络、灰色理论和支持向量机等传统的短期负荷预测方法存在的预测精度不高的问题,本文采用改进集成学习算法对传统的预测方法进行改进,提出了一种基于浅层神经网络的梯度提升算法(GBSNN)以及基于长短期记忆网络的极度梯度提升(XGBLSTM)算法.同时,本文采用Huber函数作为预测模型的损失函数,该函数对异常的负荷数据具有很强的鲁棒性,可以有效减小模型的泛化误差.最后通过仿真分析证明本文提出的基于GBSNN和XGBLSTM的短期负荷预测方法比其他方法具有更高的预测精度,在AC/DC配电系统负荷预测中具有更好的效果.     

农电负荷预测考核系统研究

随着"厂网分开,竟价上网"的不断深化,各供电企业内部开始模拟市场运营工作,在这种情况下,强化电网经济调度,合理确定机组和送变电设备的检修计划,燃料订购计划,合理利用电能,负荷预测便显得尤为重要。虽然是在模拟市场试运行阶段,但有必要认真做好短期负荷预测,提高负荷预测的准确率,为将来真正开放的电力市场做好准备。     

基于高维数据和深度学习的短期电力负荷预测

精确高效的短期电力负荷预测在现代化电网建设和资源分配上具有重要的作用和研究意义.随着水电、风电等新能源逐渐接入,电网中数据维度飞速增长,面对具有海量特征的高维数据,短期电力负荷预测技术面临着重大的挑战.传统的短期电力负荷预测技术仅关注了某些特定的特征,因此很难对电力负荷数据在时间维度进行建模;基于循环神经网路的方法虽然...     

基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究

本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。     

基于模糊聚类及马尔科夫残差修正的用户侧短期负荷预测方法

针对用户侧短期负荷随机性强、环境敏感度高的特点,提出了一种基于模糊聚类的马尔科夫用户侧短期负荷预测方法。采用模糊聚类方法对用户历史负荷数据进行可定义颗粒度的预处理,并以负荷所映射指标集构建的聚类识别指标为依据,通过指标隶属和距离校验对当前用户负荷模式准确归类;进而在所属类中心基础上进行马尔科夫残差预测。最后实验表明该方法能良好适应用户负荷特性,有效提高预测精度。     

电力系统短期负荷预测方法综述

首先论述了短期负荷预测的特点和预测精度的影响因素,然后将目前的算法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法,综合分析了目前各种预测方法的原理,分析和比较各个方法的优点和不足之处,最后,指出了提高短期预测精度的方法和未来发展方向。     

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。     

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。