基于云计算的扩展短期负荷预测方法的研究

随着国家基础设施建设的不断完善,人们的生活环境有了很大的改善。为了提升社会各环节、各领域的节能效益,各行业都积极进行了相关的改革。在这种情况下,我国电力系统也面着在保证系统稳定性的前提下节能降耗运行等实际问题。从实践过程来看,我国电网管理环节针对电力系统的总体负荷特性以及预测技术对负荷预测的影响的研究较为深入,且在当前的技术水平下,将云计算模式引入到该电网项目之中。本文就基于云计算的扩展短期负荷预测方法及其实际的应用过程进行阐述,探究在该方法影响下电网环境的改善效果,以期为实践工作带来启示。

基于变分模态分解的暖通空调短期负荷自动预测方法

常规的暖通空调短期负荷自动预测方法以热负荷预测为主,忽视了冷负荷,影响短期负荷预测的准确性。因此,设计了基于变分模态分解的暖通空调短期负荷自动预测方法。首先将室外干球温度、风速、太阳辐射对预测时刻负荷的影响作为输入变量,构建暖通空调短期负荷变分模态分解自动预测模型,以确保模型预测的精准度。然后预测暖通空调短期冷热负荷序列,将室内外环境因素、建筑结构、设备负荷、历史数据考虑在内,综合预测暖通空调短期负荷,以满足负荷预测需求。最后通过对比实验,验证了该方法的负荷预测准确性更高,能够应用于实际生活。

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。

基于N-BEATS与辅助编码器的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测的准确性对智能电网平稳高效运行具有重要意义,但多种因素影响下的负荷数据具有较强的非平稳性与随机波动性,使得高精度的短期电力负荷预测面临挑战。为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷存在潜在相关性的辅助信息特征,提升短期电力负荷预测精度,该文提出了一种基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)与辅助编码器的短期电力负荷预测模型。该模型包含两个并行的编码器,基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)模型的负荷特征编码器和基于多头注意力机制的辅助信息编码器,分别用于学习负荷数据中的时序特征与辅助信息特征。同时,构建特征融合模块将时序特征和辅助信息特征构造成联合特征向量,并设计基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测解码器模块进行短期电力负荷预测。在GEFCom2014公开数据集上进行实验,结果表明所提方法与长短期记忆(long short-termmemory,LSTM)网络模型、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-LSTM网络模型、序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)网络模型、季节自回归差分移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型及支持向量回归模型(support vector returns,SVR)等基线模型相比,在预测精度方面具有明显优势,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)平均提升了24.16%。

基于多元线性回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法

常规的分布式能源系统短期负荷预测方法以平稳时间序列预测为主,负荷预测值与实际值存在一定的误差,影响分布式能源系统的稳定运行。因此,设计了一种基于多元线性回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。通过提取分布式能源系统的短期负荷拟合特征,对日负荷特性进行分析,以确定短期负荷波动规律,从而指导负荷预测工作。利用多元线性回归模型可以预测能源短期负荷区间,并划分出实际负荷区间的边界,从而反映实际负荷落在负荷预测区间的位置,降低负荷预测误差。通过对比实验证实,该方法的预测精准度较高,能够应用于实际生活。

扩展短期负荷预测的原理和方法

在电力市场环境下,制定和调整当日负荷计划的周期缩短,负荷预测系统需要在留有2 h时间裕度的情况下,对当日未知负荷进行重新预测。该文提出的扩展短期负荷预测方法可以满足这种需求,并在文中仔细阐述了该方法的应用背景、理论及概念,给出了实现方案。最后,以实际系统数据说明了该方法的必要性和实用性。

考虑人体舒适度的扩展短期负荷预测新方法

扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。运用多种人体舒适度选取相似日是以负荷求导法的思想,综合分析天气因素对用电负荷的影响,提出了考虑多种人体舒适度的相似日的扩展短期负荷预测方法。研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性。

基于数据挖掘的短期电力负荷预测方法

为提升电力负荷预测精度,提出基于数据挖掘的短期电力负荷预测方法。基于数据挖掘技术选取相似日,并提取电力负荷数据,对相似日负荷数据进行预处理后,作为训练样本输入SVM模型中,经过模型训练完成短期电力负荷预测。实验结果表明,设计方法的预测值平均误差为3.08%。

基于无线传感器的无人值守变电站短期负荷预测方法

为了实现对无人值守变电站资源的有效管理,提出基于无线传感器的无人值守变电站短期负荷预测方法。在考虑组成结构的情况下,构建变电站无线传感器网络,利用无线传感器技术采集并传输变电站实时运行数据。确定设备运行状态、气候等因素对负荷的影响作用关系,通过实时数据特征的提取,确定变电站负荷变化规律,最终得出无人值守变电站短期负荷的预测结果。通过与传统预测方法的对比得出结论:优化设计预测方法的均方误差降低了4.95 kW·h,即优化设计方法具有更高的预测精度。

基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法

在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波变换,将各序列分量分别投影到不同的尺度上,对不同的子负荷序列进行数据处理,并分别采用相匹配的模型进行预测,最后通过小波重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。

基于支撑向量机方法的短期负荷预测

首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。

基于扩展记忆粒子群-支持向量回归的短期电力负荷预测

为了快速准确高效地预测短期电力负荷,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化技术(PSOEM)和支持向量回归(SVR)相结合,以历史负荷数据、气象因素等作为输入的基于PSOEM-SVR的短期电力负荷预测方法。PSOEM比传统PSO收敛速度更快精度更高具有更强的寻优能力,用它来优化组合核函数SVR参数,减少了SVR参数设置的盲目低效性,获得较优的PSOEM-SVR预测模型。该模型的实例仿真预测结果表明该方法比BP神经网络具有更好的准确性和稳定性,平均绝对误差控制在1%以内。

基于确定性退火方法的短期负荷预测

首次将确定性退火方法用于短期负荷预测领域。该方法利用分片回归模型逼近预测函数 ,并通过引入“熵函数”限制模型规模。其优点是模型简洁灵活、预测能力强并具有良好的全局最优性能 ,从而克服了目前正在使用的前向网、径向基函数网、分类回归树及多重自适应样条和模糊逻辑等方法分划欠灵活且易于陷入局部极值点的缺陷。实际算例表明 ,对于短期负荷预测问题 。

基于相似日权重的电力系统扩展短期负荷预测

扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。在对当日已有电力负荷特性分析的基础上,运用形系数决定权重的思想,提出了基于相似日权重的扩展短期负荷预测方法。该方法克服了现有预测方法中对各相似日采用相同权重所导致的平滑效应对拐点负荷预测的影响。研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性。

小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用

本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨 ;提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类 ,然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经元网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法 ;并尝试提出小波理论在短期负荷预测方向应用的建议。

基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法

短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题。将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法。FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权平均值,将与参考段更相似的段赋予更高权重,并基于离散小波变换的形状相似性度量,采用N-WE计算权重;由预测日各分段预测快速完成日预测。模糊聚类针对单一用户历史负荷进行典型负荷模式的分类预处理,并识别与预测日有更相似行为模式约减的有效训练样本集合参与模型预测。基于某地区实际负荷数据,实验比较分析验证了组合算法的优越性。

电力系统短期负荷预测方法的进展

短期负荷预测对于电力系统的安全稳定运行起着重要的作用,尤其是近年来随着电力市场竞争机制的引入,准确的负荷预测能给电力系统带来巨大的经济效益,因此短期负荷预测一直是电力科技工作者们研究的热点问题。本文对短期负荷预测的研究方法加以分类总结,评述了各种方法在电力系统短期负荷预测中所取得的研究成果和存在的不足之处。

基于时间序列法超短期负荷预测改进方法的研究

针对传统时间序列法的超短期负荷预测模型对波动性较大的负荷预测精度低的问题,提出了一种含误差修正的时间序列法的超短期负荷预测方法。该方法对负荷时序建立超短期时间序列预测模型进行初步预测,并应用BP神经网络预测时序模型所产生的误差,从而对预测值进行修正。仿真结果表明,与传统时序法相比,改进方法有效地提高了超短期负荷预测的精度。

基于PSO和曲线重迭算法的扩展短期负荷预测

精确的电力系统扩展短期负荷预测,有利于改善短期负荷预测效果和制定科学合理的滚动发电计划。根据历史负荷数据的内在规律性,提出了一种基于粒子群优化改进曲线重迭算法的扩展短期负荷预测方法。该方法由若干个同日类型日形成相关负荷集,并结合粒子群优化算法(PSO)的全局寻优能力对传统曲线重迭法中的参数进行了优化,有效克服了传统曲线重迭算法中依据经验选定参数的盲目性。研究结果表明,该预测方法较传统曲线重迭预测法有更高的预测精度。

电力系统短期负荷预测方法与预测精度综述

短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作,预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。特别是随着我国电力市场的不断完善和发展,短期负荷预测发挥的作用日趋重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了分析和总结,然后对目前负荷预测方法中的智能预测方法和新方法进行了阐述和探讨,最后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对其未来发展方向进行了展望。