基于支持向量机的网格化电网负荷预测算法设计

针对电网负荷预测算法预测能力较差、效率偏低的问题,文中提出了一种PCA-PSO-SVM算法。其在经典粒子群算法的基础上引入主元分析法,使模型具有降低数据维度及算法冗余度的特性。同时通过改进的PCA-PSO算法对SVM模型的内置参数进行最优选取,从而使改进后的SVM模型具有最佳的分类性能。在实验测试中,采用PCA算法选取了91%贡献度内的6项数据特征进行样本数据训练。结果表明,相较于其他对比算法,该文算法预测结果的RMSE、MAE与MAPE误差值均为最小,证明其可对网格化电网负荷加以预测。此外,该算法还能提升传统算法的准确度,为电力负荷分配提供有力支持。

基于大数据的电网负荷预测与动态调度

随着大数据技术的迅猛进步和电力网络的日益复杂对电网的负载预测和实时调整变得至关重要,以确保电力系统的稳定性。本篇论文介绍了一套采用海量数据分析的电力网络需求预测及实时调整策略目的是为了增强电力系统运作的功效与稳定性。在面对巨大的预测不确定性时通过搜集与评估历史上的负载信息,运用人工智能学习模型来对电力网络的负荷进行准确的预测。结合这些预测数据以及电网的即时运作状况制定出动态的调度方案,改善发电资源的配置,降低能源的无效消耗,并增强电力供应的适应性与连续性。此外本研究进一步考虑了可持续能源接入对电力网络负载预测和管理的影响,从而增强了该策略的灵活性和应用价值。

基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度研究

在电力系统运行管理中,负荷预测与优化调度是确保电网安全、稳定及经济运作的关键。本研究针对电网负荷预测的非线性和时间依赖性特点,以及电力调度的复杂性,提出了一种基于大数据分析技术的解决策略。采用长短期记忆网络(LSTM)模型对历史和实时电网运行数据进行深入分析与挖掘,以提高负荷预测的精度。此外,结合遗传算法(GA),我们对电力调度问题进行优化求解,以实现资源的最优配置。结论表明,本研究所提出的方法能有效预测电网负荷,并在此基础上优化电力系统调度。实验结果验证了方法的有效性,所提策略不仅提升了电网的运行效率,还从多个角度提升了电力系统的可靠性、经济性和智能化水平。

基于改进型BP神经网络的电网负荷预测

考虑到传统的线性电网负荷预测方法的预测精度无法满足现代电力电网管理系统的要求,使用更适用于电力电网负荷的预测任务的非线性BP神经网络算法建立预测模型。由于常规的BP神经网络存在容易陷入局部最优解以及收敛效率低等问题,该文使用模拟退火算法对BP神经网络权值训练算法进行优化,提高预测模型的收敛效率和自学习能力。通过实例对所研究的预测模型进行分析,结果表明,所研究的改进型BP神经网络的训练次数和训练耗时均低于常规神经网络,具有更高的收敛精度,同时改进型BP神经网络预测模型的预测误差明显降低,具有较好的工程应用价值。

基于商业智能的电网负荷预测模型的构建研究

根据对电网负荷预测业务的分析,采用探索型数据分析方法对电力企业数据仓库中的数据进行训练建模,构建出电网负荷预测模型。模型应用情况表明:应用该模型后电力企业负荷预测较传统预测方法准确率明显提高,电力企业预测技术水平相应提高,同时,应用该模型还有助于电力企业有计划地进行用电管理,确保电力企业决策分析可行性。

地区电网负荷预测的灰色Verhulst与系统动力学组合模型

为解决传统地区电网负荷预测中单一模型预测误差较大的风险和无法充分利用历史数据的缺陷,提出一种地区电网负荷预测的线性组合模型——灰色Verhulst与系统动力学组合模型。以社会用电量历史数据为原始数据,先后建立灰微分方程和白化微分方程并进行求解,得到基于灰色Verhulst模型的负荷预测时间序列,该模型适用于负荷按照S形曲线增长或负荷增长处于饱和阶段的预测;综合考虑经济、人口、能源替代和再电气化等对社会用电量的影响,建立负荷预测的经济子系统、人口子系统、能源替代和再电气化子系统、电力消费子系统,得到基于系统动力学的负荷预测模型,该模型适用于结构复杂、原始信息丰富、子系统之间联系紧密的负荷预测。在不增加复杂性的基础上,通过最小方差准则对单一模型进行线性组合,建立地区电网负荷预测的组合模型。采用枣庄市所有地块进行算例分析,结果表明:在充分利用了负荷历史数据后,71%的地块的预测精度较单一模型的有所提高;在采用最小方差准则对单一模型进行线性组合后,29%的地块产生较大预测误差的风险较单一模型的有所降低。

基于向量机回归模型的短期电网负荷预测

本文介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统负荷预测中的应用,通过对电网短期负荷数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机回归(SVM)理论的短期电网负荷预测数学模型。实际算例表明,预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法。

基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测

为提升超短期电网负荷预测精度,提出基于Stacking多模型融合的超短期电网负荷预测法。首先,结合5-折交叉验证法分别训练第一层的LSTM、LightGBM、XGBoost三个初级学习器,将训练结果进行Stacking融合;然后将融合结果作为新特征用于训练第二层LightGBM次级学习器,使用次级学习器得到电网负荷预测的最终结果;最后利用山东省公共数据开放平台提供的某市实际超短期电网数据验证所提方法的有效性。实验结果表明,比起单一模型预测,所提的Stacking多模型融合预测法,在预测结果的平均精度与峰谷变化的适应能力方面更具优势。

不同时间尺度下气象因子对电网负荷预测的影响

为定量分析气象因子与电网负荷之间的关系,利用2016~2018年华中咸宁地区逐日96点负荷、日最大电力负荷、日最小电力负荷和同期该地区国家气象观测站气象资料,利用计量经济学中Granger因果关系检验气象条件与电力负荷之间的关系,采用多元回归方法通过多种方式建立负荷预测模型,并对模型进行检验。结果表明,日平均气温是电力负荷的Granger原因,日平均气温不仅在短期内对电网负荷有着显著影响,在长期时效内仍有较明显的影响。考虑气象因子影响时,两种方案的准确率均有所提高,方案2的提高量比方案1最高提高0.79%;平均绝对百分比误差均有所减少,方案2的减少量比方案1最高减少0.33%。test2-a模型在不同时间尺度下预测准确率普遍高于95%,平均绝对百分比误差基本小于8%,敏感性分别为5.3%、5.8%、3.3%,模式达到最优。

地区电网负荷预测与优化模式理论及应用研究

随着电力市场的不断发展,电力系统的重要性逐渐凸显,电力供需之间的矛盾也日益突出。对此,发电调度计划的制定,在电网经济效益的获取当中,电力生产经济调度具有重要的意义。在电力企业当中,现代化电力系统管理的重要内容之一就是地区电网负荷的预测。对电网负荷预测、电力系统特点、电力系统构成等方面的分析,对供电形势的变化特点进行总结和归纳,全面、系统的评价、分析、研究各类电网负荷预测的方法。

一种基于云计算的新型智能电网负荷预测平台实现技术

随着我国经济建设与科学技术的高速发展,电网承载的负荷越来越高,如何实现准确的电网负荷预测技术成为当前新型智能电网研究的热点。这些负荷如果没有进行较好的计算,那么很有可能会电网在实际的使用过程中出现问题。由于云计算技术的发展和普及,目前可以使用云计算技术来实现新型智能的电网负荷预测平台。本文着眼于电网负荷预测,利用云计算技术实现电网负荷预测平台实现技术。

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。

基于深度学习的电网负荷预测技术研究

随着经济的迅猛发展,人们对电能的需求量日益增多,让有限的电力资源发挥无限的价值,是我国现阶段亟需解决的问题。电网负荷预测作为电力调度的重要环节,其在电力运行中发挥着巨大作用。为此,提出了基于深度学习的电网负荷预测技术。该技术首先利用K-means聚类算法对居民用户进行聚类分析,确定居民用户类别;在此基础上,利用LSTM算法,构建电网负荷预测模型,对小区进行用电负荷预测,并通过实验结果验证了预测算法的高准确度,对于掌握电力负荷的增长趋势具有重要意义。

考虑分布式电源的电网负荷预测和优化调度研究

现有的新能源预测研究中,因缺乏分布式电源功率预测的相关数据,使得电力公司在做发电计划时缺少数据支撑.本文分析了分布式电源运行的基本要求、设计原则,对应分布式电源功率预测的总体建设方案和基本的原理、电网负荷的定义,并对电网负荷预测进行分析,提出了对应的电源功率预测和优化调度措施.

配电网负荷预测及其规划优化方法的研究与实践应用研究

在社会发展过程中,配电网负荷是非常重要的一项研究任务,也就是所谓的电力。现如今,我国发展极为迅猛,相应的科技发展速度也非常快,人们生活水平也提升了上来,而不论是任何一方面,都离不开电力,所以,深入研究配电网负荷,同时,开展相应的规划和预测,是非常必要的事。基于此,本篇文章主要对配电网负荷预测及其规划优化方法的研究与实践应用进行深入分析和探讨。

基于关联度分析组合法的电网负荷预测

针对电网内部发电机组的启停,电网运行的安全稳定,安排机组检修计划等问题,对电网负荷进行预测。本文基于灰色预测模型,BP神经网络模型,提出了一种关联度分析组合法的预测模型,并应用了实例。结果表明,本文所提出的新型预测模型比任一单项模型预测值更加精确,实用性较强,值得推广应用。

浅议提高电网负荷预测准确率措施

本文针对电网管理中如何提高电网负荷预测准确率进行一下简单的叙述，措施仅供同仁参考。

基于并行数据计算的网格化电网空间负荷预测方法研究

针对传统电网空间负荷预测算法中存在主观性判断较强且处理海量化电网数据效率偏低的缺点,文中对循环神经网络进行了改进。采用包含更新门与重置门的Bi-GRU算法使模型具有处理时间序列数据的能力,并利用叶子生长策略及直方图算法改进了GBDT算法,使其具有更高的执行效率。通过将算法数据部署在Spark云计算集群,有效提升了算法的训练速度。实验结果表明,所设计算法并行化后的运行时间与部署节点数量成反比,而RMSE及MAPE两项指标优于其他同类型算法,相比LSTM分别降低了1.5%和0.093%,证明了该算法的预测精度较为理想。同时,该算法的运行时间较短,说明其收敛度良好,故可应用于电网空间负荷预测系统中。

基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的短期负荷预测

提高负荷预测的准确性和精准性,能够提高电网的调度效率与经济效益。本文首先基于BP神经网络进行模型的搭建,由于BP神经网络易陷入局部最优的情况,在模型的基础上应用麻雀搜索算法(SSA)对原BP神经网络的参数进行优化,最后经仿真结果验证,优化后的图像拟合度提高,误差减小,从而得到比单独的神经网络更加精确的预测值,约有70%的数据点准确度得到改善,为传统的用电负荷数据预测提供了一种新的方法。

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合(TCN-LSTM)和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。