负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。

负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践

介绍负荷求导法在浙江电力调度技术支持系统中的应用和实践,并通过在电网调度中的实践结果与目前常用的几种超短期负荷预测方法误差比较,验证了负荷求导法误差更小,对电网调度的实际工作具有广泛的实用价值。

一种超短期负荷预测的新方法——负荷求导法

通过分析现行超短期负荷预测方法存在的问题 ,提出了超短期负荷预测的新方法———负荷求导法 ,并与现行的一些方法结合实际数据进行误差比较 ,以较多的数据、曲线论证了负荷求导法的实用性。

基于相似日的超短期母线负荷概率性区间预测

为了满足电网调度的实时控制需要,较为准确地预测配电网中低压侧35kV和10kV母线的超短期负荷,结合超短期负荷预测和母线负荷预测的特点,提出了一种基于相似日的超短期母线负荷概率性区间预测方法。利用模式聚类和模式识别的方法分析了历史负荷数据,选取了相似日,并以负荷求导法为基础,得出历史负荷的预测值,计算历史负荷的预测误差,通过统计历史预测误差分布进行概率性区间预测,得到一定置信水平下的预测区间。实例计算结果表明,基于相似日的超短期母线负荷概率性区间预测的准确率为97.36%,该方法提高了母线负荷预测的准确度和计算速度,适合工程实际应用。

应对海量数据的超短期负荷预测在实时电力市场的应用研究

在开展实时现货市场和辅助服务市场的过程中,负荷预测的精度和速度成为影响各主体报价结果的瓶颈。负荷预测越准确,越有利于保障各市场主体报价的公平性和经济性。本文为解决该问题,选择南方电网某区域的历史负荷作为研究对象,通过对其日负荷曲线进行分析,考虑将工作日和非工作日的海量负荷数据进行了筛选和预处理,并针对各自的负荷特性进行了分析,确定了分别预测建模的预测路线,同时本文将当前常用的几种预测算法进行了比较,通过对比优缺点,针对超短期负荷预测的预测时间短、预测速度高的要求,最终选择负荷求导法作为超短期负荷预测的数学模型。最后通过对南网某省的实际负荷进行了算例验证,结果表明该方法具有预测速度快,预测精度高,适应度高,技术系统占用率低的特点。