基于变量选择与Transformer模型的中长期电力负荷预测方法

准确且有效的负荷预测对于电力系统的实时运行和调度非常重要。提出了一种融合变量选择与稀疏Transformer模型的预测方法,将静态变量和时序变量作为输入,充分发挥静态变量在全局时间范围内的信息增强作用,基于门控机制设计变量分权组件,根据变量与预测结果的相关性,赋予变量不同的权重。设计了双层编码结构,进行时序特征提取,对注意力进行稀疏处理,通过多变量输入对未来时刻负荷进行预测。基于真实电力负荷数据的实验表明,本文模型能够提高中长期负荷预测精度和效率。

基于融合技术的中长期电力负荷预测方法

当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。

贵阳地区中长期电力负荷预测方法研究

结合贵阳地区2001-2009年的历史负荷数据，分别用模型进行中长期电力负荷预测。结果表明，递归等权组合预测模型比等权平均组合预测模型及单一模型建模精度有所提高，适用于进行中长期负荷预测。

基于LTC-RNN模型的中长期电力负荷预测方法

针对中长期电力负荷预测受限于天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而精度不高的难题,本文采用一种基于液体时间常数的递归神经网络,实现了中长期电力负荷的精准预测,为电力系统规划设计奠定较好基础.基于液体时间常数的递归神经网络使用膜积分器改进了神经元的状态方程,并使用半隐式欧拉算法完成对神经元状态迭代更新,解决递归神经网络的自我修正能力弱和易陷入局部最优的问题.本文以天气、温度、节假日等外在影响因素作为网络输入,构建了以递归神经网络为基础架构的中长期电力负荷预测模型,并通过隐藏层的扩展计算获得输入-输出的映射关系,以通过时间的反向传播算法实现对模型的训练,完成对神经网络参数的优化.实验中,以北方某地区的实际电网数据为例,验证该预测方法的准确性与高效性.研究结果发现,基于液体时间常数的递归神经网络对中长期电力负荷的预测准确率可达到95.3%.本模型相较于长短期记忆和连续时间递归神经网络具有更稳定的训练结果与更高的预测准确度.

中长期电力负荷预测方法综述

中长期电力负荷预测是电力系统规划中的基础性工作，它为电网规划提供必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣。介绍了电力负荷预测概念和原理，并综述了现代中长期电力负荷预测的方法。

基于CEMD-CNN-LSTM的中长期电力负荷预测

针对诸多复杂因素影响电力负荷在中长期运行阶段中的预测准确度的问题,提出一种卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)混合的预测算法,从而达到优化负荷预测性能的目的。CNN-LSTM混合预测算法利用模态分解法将负荷数据进行分解,并将其转化为本征模态分量IMF及残差两个部分。同时,引入k均值聚类方法,确定最优聚类标签,搭建神经网络并完成数据输入。在形成特征向量的过程中,运用神经网络挖掘数据间的各类特征并进行预测。最后,采用线性相加的形式处理预测结果,获取预测负荷。仿真结果表明了CNN-LSTM混合预测算法在预测速度与精度上的性能更为优越。

基于数据挖掘的电力系统中长期负荷预测新方法

中长期电力系统负荷预测受大量不确定因素的影响,研究表明聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型。所提出的改进聚类算法结合了层次方法中的变色龙(Chameleon)法与基于密度算法的优点,实现了最优聚类,同时还弥补了单纯层次法无法对复杂形状数据聚类和算法不可逆的缺点。算法在进行聚类前以不完备数据分析补全法算法(ROUSTIDA)为数据处理前导,确保了聚类所需历史数据的准确性和完备性。实践证明该算法具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小等优点。尤其在影响因素繁多、历史数据不完整或不准确时,改进算法更能体现出优越性。

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。

中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨

提出了灰色预测的一种新方法———二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM ( 1,1)模型的基础上 ,直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合 ,使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想 ,在拟合中使用了加权最小二乘法 ,并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明 ,此方法提高了精度 。

大庆油田电力系统中长期负荷预测方法

电力系统负荷预测是一个受政策、环境等多方面不定因素综合影响的动态过程，采 用系统动力学的方法进行预测可以充分利用专家的经验，提高预测精度。该方法在分析大庆 油田生产用电历史数据的基础上，建立了负荷预测模型，通过计算机仿真和参数敏感度测试 ，证明该模型能满足预测精度要求，具有一定的稳定性和可行性。

关于中小型地区中长期电力负荷预测问题的探讨

随着社会经济发展,社会生产力提高,对电力能源的需求不断扩大,相关电力负荷预测工作的开展也受到了重视。在电力管理和决策中,电力负荷预测是为其提供事实数据支撑的重要途径,对预测结果的准确性控制也影响到了电力管理效果。对于中小型地区的电力负荷预测而言,其影响因素众多,不确定性较大,容易造成预测结果的偏差,需要加强预测技术方法控制,优化电力负荷预测质量,以保证对电力供输的科学管理。基于此,根据中小型地区发展与用电需求,电力负荷预测技术内容,对中长期电力负荷预测的问题影响与技术要求进行了探讨。

电力动态负荷数据概率区间预测方法设计

电力负荷具有较大的波动性,且负荷数据存在噪声、缺失或异常值等问题,影响概率区间预测结果的准确性。为此,提出一种优化的电力动态负荷数据概率区间预测方法,并对该方法展开验证分析。根据当前预测需求及标准的变化,对电力动态负荷数据预处理,计算动态负荷数据概率感知区间合适值,压缩概率感知区间范围。采用多层级的方式,细化负荷数据概率区间预测范围。设计电力动态负荷数据概率区间预测流程,采用多目标PF-Elman集成处理,实现概率区间预测。测试结果表明,此次所设计的动态负荷数据概率区间预测方法最终得出的APFE值均被较好地控制在4以下,当前所设计的预测方法更加灵活、高效,预测的效率更佳,预测结果的区间覆盖率都在95%以上,具有实际的应用价值。

基于BP神经网络的智能家电集群短期电力负荷预测方法研究

随着智能家电集群的出现和普及,人们对电力的需求不断增加。为了更好地管理和调度电力资源,准确预测智能家电集群的电力负荷变化是必不可少的。因此,文章提出了一种基于BP神经网络的预测方法,首先分析了智能家电集群的短期负荷特征并构建了相应的预测模型,然后利用BP神经网络对负荷数据进行了训练和预测,从而实现对未来短期电力负荷的准确预测。实验结果表明,该方法可以较好地预测智能家电集群的短期电力负荷,具有一定的准确性与可行性。

电力系统中长期负荷预测方法发展探讨

中长期电力负荷预测的主要工作是预测未来几月、几年甚至更长时间段内的电力负荷的时间和空间分布,对于制定电力系统发展规划及燃料计划等具有重要指导作用。为充分利用现有研究成果,分析了中长期负荷预测的特点和现有成熟方法,分类讨论了各中长期负荷预测方法的适用条件和存在的问题。重点讨论了将主动配电网、电力大数据与云计算、空间电力负荷预测、数据预处理、预测误差评估和概率性负荷预测等纳入未来的中长期负荷预测方法研究体系中的必要性和重要意义,探讨了中长期负荷预测方法未来的研究重点及方向。

采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度。

一种中长期日负荷曲线预测的新方法——双向夹逼法

作者提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法--双向夹逼法,它适用于中长期电网规划和电力市场运营问题。该方法基于相似性原理和双向逼近思想,将预测问题转换为线性规划问题,使问题变得简单和容易求解。提出的方法已应用于三峡电力系统运行规划的大量计算中。实践表明,该方法快速、有效,且有较高的精度。

基于改进ABC算法的中长期电力负荷组合预测

将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,通过与组合预测模型相结合,对组合预测目标函数进行优化权重求解。另外针对该算法的早期收敛速度慢、后期容易陷入局部最优的缺点,通过引入扰动项,并进行最坏蜜源替代予以解决。实例分析证明该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强。利用它求得的组合预测值,相对于单一模型的预测结果,精度有较大的提高,说明该改进算法应用到中长期电力负荷预测中是可行的。

基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型

组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法(GMDH)进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度。并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测.