基于WT-CNN-LSTM混合神经网络的电力系统负荷预测模型

随着电力在我国能源占比中的持续提升,电力预测在现代能源管理中具有不可替代的作用。由于电力结构的多元化以及影响因素的复杂化,传统的预测模型在电力负荷预测中存在局限性。本文结合小波变换(WT)与神经网络CNN-LSTM,将WT-CNN-LSTM混合神经网络应用于电力系统的负荷预测,并与传统机器学习模型、时间序列预测模型进行对比,结果表明WT-CNN-LSTM神经网络在电力负荷预测上具有更高的准确性,能够为电力系统运行和规划提供参考依据。

基于电能计量的电力系统负荷预测研究

本文充分运用详尽的电能计量数据,对电力系统负荷预测的理论和手法进行了更为深入的研究。利用尖端的数据挖掘工具和机器学习算法,深挖电能计量数值与系统负荷之间的隐秘联系。经过严谨的模型检验,展示了超高的预测精度,这恰好满足电力系统运行所需。从电能计量的视角,本项研究讨论了负荷预测对电力系统调度、电力市场交易还有电网规划等诸多问题的影响。由此,能够帮助提升电力系统运营的安全和效率,为运营决策提供更为科学,实用的参考和依据。

基于人工智能算法的电力系统负荷预测研究综述

在能源互联网大环境下,风光等新能源发电的大量并网带来的间歇性问题影响了电力系统的稳定运行。传统的电力负荷预测方法对于该情况下的动态负荷精度已无法保证,而基于人工智能算法的预测方法得到了广泛的应用。对此,首先介绍了电力系统负荷预测方法的分类和必要性,并将基于人工智能算法的电力系统负荷预测分为基于传统机器学习、基于深度学习、基于组合模型3种方法展开综述,最后对电力负荷预测领域的未来发展进行了展望和总结。

电力系统负荷特性数据实时采集系统的开发

提出了一种基于CPLD和USB的电力系统负荷特性数据实时采集系统,结合应用的特点和要求,着重阐述了系统的硬件设计方案:以CPLD(EPM1270)为控制核心的系统,配合4片8路A/D转换芯片(MAX1312)、高速FIFO(SN74V293)以及以USB2.0为接口的USB控制芯片(CY7C68013),可以实现最高达32路、精度达12位的数据采集;介绍了系统软件的设计思路和方案,给出了部分程序流程图,通过多次软件和实验室测试仿真,均已验证该系统能够满足电力系统负荷建模所需数据采集的要求。

基于BP网络和RBF网络的电力系统负荷预测分析

给出了BP网络和RRF网络的构造过程和训练方法,在改进的BP网络中加入了动量项和变步长法,且考虑了影响负荷变化的主要气象因素,以适应天气的变化。在RBF网络中,采用了正交最小二乘法选取RBF中心,以克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析。

基于BP神经网络的电力系统负荷预报

电力系统负荷变化易受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP神经网络具有较强的非线性映射特性,它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方法用于电力系统负荷的预报是有效可行的。

基于多元回归对电力系统负荷影响因素的计量分析

针对气象因素(温度、湿度、降雨量等)对电力系统的影响,收集某一地区2012年1月1日至2014年12月31日的数据,进行数据的描述性统计分析,然后建立多元回归分析模型,分别对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与各气象因素的关系进行回归分析,分析回归误差,研究得出结论:最高温度、平均温度和相对湿度3个气象因素可以提高电力负荷预测的精度、优化电力系统^([1])。

极限学习机的短期电力系统负荷预测

为了更加精确的进行电力负荷预测,本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的电力负荷预测方法。对短期负荷中的数据样本进行分析后再将其归一化处理,构建了基于ELM的短期电力负荷预测模型。采用BP神经网络与ELM对同组电力负荷数据分别进行预测,并对两种预测模型进行对比。实验结果表明,ELM算法较于BP神经网络有着更高的预测精度,并且运行时间更短。

基于分形理论的电力系统负荷特性研究

掌握电力负荷特性的变化规律是建立负荷预测模型的关键。分形理论是近年来发展起来的新兴非线性系统理论,把分形理论应用于电力负荷特性的分析研究中,通过对电力系统负荷曲线进行分析,得出电力系统负荷变化具有一定的周期性规律。运用分形理论,分维数表明:相同空间状态下电力系统负荷具有自相似性;相同时间尺度下电力系统负荷具有自相似性,并对电力负荷分形特性的稳定性进行了论证,从而证明了分形理论应用于负荷预测的可行性和合理性,为将分形理论应用于电力系统负荷预测提供了理论依据。

电力系统负荷扰动数字特征的研究

利用现场录波数据，对电力负荷随机扰动的数字特征进行了系统地研究。为消除记录装置本身可能造成的干扰，首先完成了不良数据的剔除和高频干扰的滤波，然后分别对有功、无功负荷随机扰动的均值、均方差进行计算，对序列的平稳性、正态性进行了讨论分析，指出扰动序列相关函数、谱密度等方面的特点及其对负荷建模的影响。

应用GM(1,1)模型预测电力系统负荷

以秦皇岛地区历年负荷数据为依据 ,将电力系统负荷预测作为灰色系统进行预测 ,研究指数加权GM ( 1,1)模型在电力系统负荷预测中的实际应用情况 ,结果表明 。

电力系统负荷的灰色预测

根据灰色系统理论，以电力部门积累的基础数据为依据，建立了用以进行电力负荷预测的ＧＭ（１，１）模型，并给出了简捷的求解方法，它弥补了传统预测方法需要基础数据量大的要求。通过实例。

电力系统负荷预测研究综述

预测,是一类科学问题的总称,是用来推测和估计目前尚未发生或还不明确的事物。许多行业都会遇到预测问题,比如宏观经济预测、天气预报、人口数量预测、GDP发展预测等。对于预测,一般是在一定理论的参考下,以过去事物发展的规律和目前情况作锚点,将搜集到的历史数据作为预测基础,并在严密的分析和理论计算上,认识事物内在的发展规律,进而对未来的发展变化做出较为准确的估计。电力系统负荷预测是根据电力负荷的历史数据,搜集历史天气数据、降水量等天气影响,经济的繁荣和萧条,社会现状等基础数据,并作为预测支撑,搜寻负荷与其他相关因素的内在联系,从而达到精准预测负荷的目的,电力负荷是有预测的必要性的。

LSTM模型在电力系统负荷预测中的应用

为解决数据随时间变化的电力系统短期负荷预测问题,本文阐述、采用和总结线性回归,普通BP神经网络,GRU神经网络,LSTM神经网络在电力系统短期负荷预测中应用的理论基础和方法,分别针对神经网络的多种预测方法进行归纳总结。LSTM即长短期记忆网络,拥有门机制,可以选择性的遗忘和记忆过去的信息,特别能记忆一个序列时间段的信息。本文以某城市2019年全年的电力负荷数据为基础,该数据集包含城市350天的每天48个时间点的16800条数据,通过python绘图,解决对比不同算法之间的性能差异问题,最终得到LSTM在电力系统短期负荷预测上性能最优的结果。通过结果分析,得出利用电力负荷时间序列具有历史依赖性的特点,使用LSTM深度神经网络与传统神经网络进行了对比预测,证明了深度学习在电力负荷预测领域的适用性和精确性。

遗传算法优化的BP网络在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测是决定电力系统输送稳定性的关键因素,首先对电力负荷预测的原理及方法做了简要分析。在此基础上,为了提高电力负荷系统的预测精度,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)短期负荷预测方法。通过与单一的BPNN模型对比,GA-BPNN模型不仅可以避免算法陷入局部极值,还可进一步提高电力负荷预测的精准度,证明了GA-BPNN模型的优越性。

电力系统负荷组合预测模型及应用

为了得到更合理、准确的电力系统负荷预测结果,基于电力系统负荷数据,结合现代新的预测理论技术,提出一种逐步回归-模糊聚类相结合的组合预测模型。实际应用情况表明,经多个误差分析指标的评价,逐步回归-模糊聚类组合预测模型优于其中任何单个预测模型。

《电力系统负荷预测》一书由中国电力出版社出版

在电力科技专著出版基金的资助下,由清华大学电机系康重庆、夏清、刘梅撰写的《电力系统负荷预测》一书,2007年7月由中国电力出版社出版。

《电力系统负荷预测》一书的评论

电力系统负荷预测需要基于已知的经济、社会发展以及电力需求的状况,然后对历史数据进行分析以及研究,调查事物之间的内部联系、发展以及未来经济学的变化,并根据预测的结果预先估算电力的需求。科学的预测是正确决策的基础和保证,电力系统负荷预测不仅是制定电力系统发展计划的基础,还是发电计划以及电力市场的重要基础。《电力系统负荷预测》一书基于这一情况,系统地介绍了电力系统负荷预测的概念、原理、模型、方法及其应用效果,这些知识的讲解具有很强的系统性以及创新性,对于电力规划、计划、调度、市场交易、营销(用电)等方面从业人员的电力系统负荷预测知识的学习以及实践具有十分重要的指导价值。

浅谈电力系统负荷预测提升准确率的办法

夏季天气变化无常,雷雨频繁,时电力系统负荷的影响较大,再加上小电厂发电时发时停,部分重要用户生产设备时开时关,造成临汾电网的负荷大幅度波动,最高幅度达150 MW,也给负荷预测工作带来了很大困难.本文对影响电力系统负荷预测准确率的原因进行了分析,并提出了针对提升负荷预测准确率的一些建议和措施.

基于神经网络下的负荷预测在电力系统中的应用

对电力系统进行负荷预测不仅可以最大可能地减少电力的损耗,还能使电力系统领域更好的顺应国家“双碳”政策。基于此,探讨了神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)这三种方法在神经网络中的应用,同时探讨了电力系统负荷预测方法的未来发展。