基于改进平衡优化器算法的电力消费预测

针对当前用电预测模型预测精度不足的问题,提出一种基于改进平衡优化器算法的电力消费预测方法。首先,在基本平衡优化器中引入自适应搜索机制,以克服其易陷入局部最优的缺陷;其次,使用自适应平衡优化器调节梯度增强回归器的参数;最后,使用平衡优化器改进的优化梯度增强回归器进行电力消费预测。为了验证所提模型的有效性,使用大规模数据集对所提算法进行了测试。结果表明,所提出的电力消费预测模型具有较好的预测准确性和预测稳定性。

主成分分析模型在河北省农村第一产业电力消费预测研究中的应用

电力需求与经济发展密切相关,第一产业经济发展决定其电力需求。根据历年经济发展及电力需求状况找出第一产业国内生产总值和城市化率是决定第一产业电力需求的主要因素,采用主成分分析方法对河北省农村第一产业电力需求进行预测。

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年~2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM（1,1）、无偏GM（1,1）两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年~2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88%,拟合精度较高,具有较好的应用价值。

基于因素影响的电力消费预测研究

深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响 ,建立了因素影响的电力消费预测模型 ,确定了算法 ,以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究 。

基于SVR的多变量电力消费预测

电力消费受多种因素的影响,揭示因素与电力消费的关系是当前电力消费研究的一个重要内容.应用支持向量回归机模型,利用年电力消费、人均国内生产总值、重工业比重以及电能效率的数据,分别对电力消费进行双变量和多变量的支持向量回归机预测.实验对比分析两种方式下预测值与真实值差异情况,说明了多变量方式下支持向量回归机的预测值与真实值更一致.

基于特征选择和iJaya-SVR的年度电力消费预测研究

准确的电力消费预测对能源规划和政策制定具有重要意义.鉴于已有研究忽略了特征冗余以及智能优化算法控制参数不确定对预测精度的影响,引入最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选电力消费的关键影响因素作为预测指标,提出改进的Jaya算法(iJaya)用于优化支持向量回归(SVR)的超参数,进而构建MRMR-iJaya-SVR预测模型.以我国的年度电力消费数据为例,对MRMR-iJaya-SVR模型的预测效果进行验证,并利用北京市的年度电力消费数据测试其鲁棒性.结果表明:iJaya算法具有较强的全局搜索能力和较好的稳定性, MRMR-iJayaSVR模型在单步预测和多步预测中的表现均优于基准模型.此外,对于不同的数据集, MRMR-iJaya-SVR模型均具有良好的鲁棒性.

一种基于改进灰色理论的电力消费量预测方法

电力消费量受经济、政策、气候等因素的影响而呈现出不确定性,因此科学、准确的电力消费量预测对电力市场宏观调控、国民经济发展都有重要意义。针对灰色GM(1,1)预测模型的误差来源进行了分析,提出了一种基于改进灰色理论的电力消费量预测方法。以某省电力消费量实际数据为对象,分别采用多元线性回归、基本灰色预测、改进灰色预测3种方法进行电力消费量预测计算。计算结果表明,本文提出的基于改进灰色理论的电力消费预测方法准确有效,能够进一步提高预测精度,有良好的实用价值,并无需计算各类电力消费量影响因素的数值,能够对电网的规划计算提供决策依据。

基于因素影响的电力消费预测研究

电力系统负荷预测是电网规划的基础和前提 ,究其本质是通过对历史电力消费数据及相关因素的分析和整理去求出负荷变化的趋势、规律 ,从而籍此外推实现预测。本文深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响 ,从理论上验证了影响电力消费的主要相关因素 ,建立了因素影响的电力消费预测模型 ,确定了算法。并以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究。结果表明 :这一模糊化的预测系统的性能是令人满意的。

基于组合模型的中国电力消费量预测研究

本文以1999-2011年中国电力消费量为样本数据,运用改进的GM(1,1)模型对其进行拟合和预测;并运用周期性残差修正模型对IGM模型的预测残差进行修正;综合两者得到含周期性残差修正的IGM组合模型,然后利用此组合模型预测2012和2013年中国电力消费量,最后,采用后验差检验法对组合模型的预测精度进行检验。预测结果表明:组合模型预测精度达到一级精度"好",并且中国电力消费量在未来几年将继续保持上升的趋势。

基于气象因素的全社会月度电力消费预测研究

本文对月度电力消费数据进行全假日调整,并对气象数据按电力消费权重加权处理,弥补了国内此类模型中考虑季节和周期性因素为主,气象数据处理简单的不足,并应用了分段线性化与季节ARlMA模型相结合的机制,有效提升了我国全社会电力消费预测的精确性,并经过样本外预测检验证实了该模型结构的稳定性。最后,在设定不同气象务件的情景下,使用该模型预测了相应的电力消费。

基于灰色神经网络组合模型的电力消费量预测——以河北省为例

在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。

基于Logistic模型的湖北饱和电力需求预测

总结了"十一五"以来湖北省经济运行及电力消费概况,对全省目前所处的发展阶段和未来发展趋势进行了分析。采用Logistic模型对湖北省用电量和最大负荷的长期发展趋势进行预测,得出湖北省未来电力需求饱和规模及时间点,为电网规划提供参考。

电力负荷控制系统在新形势下的应用探索

随着能源危机和环保意识的日益增强,电力负荷控制系统在实现电力可持续发展方面的重要性越来越突出。本文对电力负荷控制系统在新形势下的应用进行了阐述。首先,介绍了电力消费预测模块、电力调度模块和能源管理模块等主要应用方面。其次,针对电力负荷控制系统的新特点,阐述了智能化升级和强化安全措施等方面。最后,探讨了电力负荷控制系统未来的发展趋势,包括多元化发展和提高智能化水平等方面。

信阳电力与经济增长关系浅析

电力工业是国民经济发展的主要动力源泉，一般认为，电力消费应与国内生产总值呈正相关。电力工业作为影响国民经济发展的重要基础产业，对其他各个产业部门的发展起着必不可少的支撑作用，电力工业对国民经济的影响研究已成为实现电力系统管理科学化的重要内容。研究电力发展与经济增长的相互影响关系，就是研究各行业的经济现象与全社会用电之间的增减变化规律、相互关联关系，是搞好电力消费预测的基本工作，也是社会主义市场经济对电力部门的基本要求，更是电力企业寻求经济增长点的关键依据，最终达到为决策管理和经营活动提供信息服务的目的。