一个实用的城市电力负荷密度预测系统

本文介绍了一个实用的城市电力负荷密度预测系统。该系统采用分类分区预测方法,由数据库、预测模型库和图形库等几大部分组成。它对一些实际问题进行了恰当的处理,充分考虑了基础数据的可获得性、使用的方便性和灵活性以及预测结果的可信性,在实际应用中取得了令人满意的结果。

考虑城市发展水平综合评分的城市电力负荷密度预测法

针对负荷密度指标法计算量大、过程复杂、预测精度依赖于大量样本数据的问题,提出基于城市发展水平综合评分的预测法,采用主成分分析法计算城市发展水平综合评分指标,利用该指标和趋势外推技术预测城市的负荷密度值.通过对8个城市的负荷密度值及城市发展水平综合评分值做比较分析,预测其中某一城市的负荷密度值,结果表明预测计算过程简单方便,具有很好的预测效果.

基于密度峰值聚类和改进LWLR的短期电力负荷预测

短期电力负荷数据具有复杂性和不确定性等特征,这些特征往往会对数据的预测结果产生不可控制的影响。使用传统的聚类方法对短期电力负荷数据进行聚类分析时,预测结果会因电力负荷的不确定性等特点产生偏差。此外,考虑到全局回归预测方法在建模阶段无法对不同部分的数据采用不同的建模方式,限制了对于不同分布区域或不同特征子集的自适应性能力的问题。文中采用K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法对短期电力负荷数据进行特征分类,并提出一种利用K近邻的局部加权线性回归模型对短期电力负荷进行预测。该模型的优点在于避免了欧氏距离对簇类中心选取的影响,降低了全局数据对局部数据的负面影响,避免了簇类划分的集中效应,提高了模型的泛化能力。通过与模糊C均值聚类和传统的全局回归预测方法对比,本文提出的模型对于真实电力数据的预测效果更加优越。

基于EMD-QRF的温度因素下中期电力负荷概率密度预测

中期电力负荷受到温度因素影响,其波动性与随机性强,导致负荷概率密度预测精度低。为此,提出了基于EMD-QRF的温度因素下中期电力负荷概率密度预测方法。采用EMD分解温度因素下中期电力负荷概率密度特征,提取波形平均周期和振幅。构建QRF概率密度预测模型,结合神经网络,避免预测过程陷入过度拟合。通过对参数离散化处理,构建中期电力负荷概率密度预测函数,实现不同波形周期和振幅下的中期电力负荷概率密度预测。实验结果可知,该方法在夏季概率密度值与实际值存在0.01 kW/km^(2)的误差,在冬季密度值与实际值一致,能够有效提高中期电力负荷概率密度预测精度。

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。

采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法

传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。

城市电网的电力负荷预测

随着城市化进程不断加速,城市电网负荷越来越复杂。电力负荷预测对于提高电网的稳定性、保障供电质量和经济效益具有重要意义。目前,基于统计学方法和机器学习方法的电力负荷预测已经取得了较好的研究成果,但是在实际应用中仍然存在较大的困难。本研究旨在深入探究城市电网的电力负荷预测问题,分析不同方法在电力负荷预测中的优缺点,充分利用实验数据对预测模型进行优化,为城市电网的稳定运行提供科学依据。

基于解释结构模型的城市电力负荷预测

影响城市电力负荷的不确定风险因素很多,各种风险因素之间相互影响,形成一个复杂的系统。研究风险系统的结构和相互关系,以及这些风险因素对城市电力负荷的影响,对于城市电网规划非常有意义。文中以影响城市电力负荷的风险因素为研究对象,运用解释结构模型(ISM)对影响城市电力负荷的风险因素进行了分析,并构建了该风险系统的阶层结构图及风险传递链。在此基础上,建立了基于ISM风险分析的城市电力负荷预测模型。通过北京市2001年—2008年全社会用电量算例检验,所提出的方法可以有效提高城市电力负荷预测水平,为城市电力负荷预测风险管理提供决策基础。

基于Epanechnikov核与最优窗宽组合的中期电力负荷概率密度预测方法

利用神经网络分位数回归获得预测当天在不同分位点上的电力负荷预测值,将Epanechnikov核函数与不同的最优窗宽选择方法相组合,得到中期电力负荷概率密度估计函数以及在所有分位点上连续的概率密度曲线图。此外,通过选取概率密度曲线峰值处的点预测值,比较不同窗宽组合方法。相对于传统高斯核密度估计方法的组合方式,Epanechnikov核函数的组合方式较优。最后将获得的最优方法与现有的预测方法进行对比,结果表明通过选取最优窗宽可以提高预测精度,更好地反映中期电力负荷的波动性。

城市电力负荷预测方法分析

城市电力负荷预测的准确性在很大程度上决定了城市电网建设的合理性,进而影响城市经济的发展。对城市电力负荷预测方法进行分类,分析多种常用总量负荷预测方法的特点,重点研究空间电力负荷预测方法中的相关问题,为城市电力负荷预测开展提供指导。

城市配电网规划中电力负荷预测的应用研究

首先介绍了电力负荷预测多方案性、不确定性、时间性以及条件性等四个方面的特点,进而对目前常用的电力负荷预测方法进行了归纳,最后通过永康市某工业园区电力负荷预测实例对电力负荷预测方法进行了阐述,对于城市配电网规划中电力负荷的预测有很好的指导意义。

基于负荷密度指标法的现代城镇电力负荷预测

安全、稳定、充裕的电力网络是现代城镇发展的基础.做好电网规划,首先要进行电力负荷预测.以往负荷密度指标的选取通常采用简单类比和经验判断得到,难以满足精度要求.通过引入模糊贴近度理论,使负荷密度指标的选取更科学精准,并以安徽省某现代城镇电力负荷预测为例,得到负荷密度指标值.实例表明,该方法结构合理,思路清晰,实用性较强.

基于饱和负荷密度的城市远景空间负荷预测

针对城市中长期发展过程中的电网规划问题,提出一种基于饱和负荷密度的城市远景空间负荷预测方法.基于粗糙集和元胞自动机理论模拟城市不同类型的用地动态变化过程,根据不同用地类型的土地转换规则预测规划区域内未来的土地使用类型及面积变化;基于logistic饱和负荷预测模型预测出不同用地类型的饱和负荷密度曲线;最终根据不同用地类型的饱和负荷密度曲线及面积预测出城市远景空间负荷分布,并通过案例验证所提出方法的有效性,为城市空间负荷预测的研究提供了理论参考.

城市电力规划负荷预测之我见

在城市电网规划工作中,电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要组成部分,是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。文章对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述,力负荷综合预测体系进行了详细分析研究,最后结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。

负荷密度法在城市远景负荷预测中的应用

简要介绍了目前常用的几种负荷预测方法。针对城市总体规划中电力专项规划的需要,具体介绍了负荷密度法进行空间电力负荷预测的原理和优点。结合广东江门市城区电力专项规划,阐述了用负荷密度法进行预测城市远景负荷的方法和步骤。预测结果表明该方法有较强的实用意义和推广价值,可为城市电力专项规划提供参考和借鉴。

遗传支持向量机在城市节假日电力负荷预测中的应用

支持向量机(support vector machines,SVM)根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,具有良好的预测效果?但是在基于支持向量机的负荷预测方法中,参数的选择对预测结果具有较大影响,可能导致结果误差较大。本文利用遗传算法对SVM的参数最优值进行自动搜索,改善其预测性能。然后将遗传支持向量机(GA-SVM)应用于广东省某城市的节假日电力负荷预测。结果表明,基于遗传支持向量机的预测效果比相似日法更好。

基于CNN特征选择与QRGRU的电力负荷概率密度预测方法

针对一般预测方法难以提供负荷概率性信息,且难以兼顾负荷数据的时序性和天气、日类型等非连续特征的缺陷,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环神经网络分位数回归(Gated Recurrent Neural Network Quantile Regression,QRGRU)的概率密度预测方法。将历史负荷值、天气及日类型等信息利用滑动时间窗构造连续特征图,通过CNN提取不同类型特征的潜在信息,以此作为QRGRU输入,预测不同分位点下未来一天任意时刻负荷的预测结果,并通过核密度估计获得任意时刻负荷的概率密度分布。实验结果表明,采用CNN学习不同类型特征与负荷需求的关系,并结合QRGRU和核密度估计技术,可以更好地解决电力负荷概率密度预测问题。

城市配电网规划中电力负荷预测实践研究

电力负荷预测是配电网规划设计的重要内容,是保证电力系统安全、稳定、经济运行的基础,也是电力系统调度、实时控制的前提,电力负荷预测是否准确直接影响城市配电网规划质量。

基于空间饱和负荷密度的县城新区电力负荷预测

本文首先综述了县城新区空间饱和负荷密度的概念，然后阐述饱和负荷密度预测方法的步骤及其数学模型，最后以淇县城北核心区为例进行土地归类和指标选取，并进行预测，通过结果校核，得出淇县城北核心区的负荷预测结果，为指导今后电网建设提供了依据。

试论城市电力规划负荷预测的方法与对策

城市作为电力系统运行的关键负荷，城市电网能否处于正常、平稳的运行状态，取决于规划的合理性与建设的科学性。对于供电企业来说，做好城市电力规划工作非常重要，只有不断加强探讨与研究，寻找有效的电力规划负荷预测方法，实现城市电力规划的经济性、可行性，对推动国民经济发展起到积极作用。