基于人工神经网络的日负荷预测方法的研究

基于人工神经网络原理，设计了一个三层的ＢＰ网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力，实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理，以及在算法中引入附加冲量项，以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。

二级模糊因素的负荷预测线性回归法

基于经典的线性预测回归模型,引入了模糊因素对预测结果的影响,构成了二级模糊因素的多元线性回归法。最后对两种方法作出了比较,说明本文所述方法是比较理想的。

小水电供电区电气化规划中负荷预测方法的应用与探讨

负荷预测是农村电气化规划决策的重要依据。如何定量估计电气化规划中负荷的发展,对电力建设的计划安排、电源投入顺序以及负荷规划与调度都有很重要的意义。本文就农村电气化规划和电力系统中、长期计划安排中的负荷预测方法及其研究进展试作一些分析评价。

电力负荷预测研究综述及预测分析

电力系统负荷预测研究对于用电形势分析、用电规划、合理部署人力、物力资源以及经济有效地管理电力系统都具有重要的意义。分析了电力负荷研究现状,较系统地总结了电力负荷预测的特点、步骤及其常用预测方法,并从多个角度对不同预测方法的特点进行比较分析,进而对四川省用电负荷预测及中国用电形势进行预测分析,为电力负荷预测研究提出富有针对性的建议。

面向精益化安全校核的精细化母线负荷预测

为了提高电网安全校核的精益化管理水平,从基础性的母线负荷预测精细化研究入手。阐述了安全校核工作流程和精细化母线负荷预测流程。以精细化的母线分类为基础,采用差分演化模拟退火模型,克服了传统聚类模型易陷入局部收敛的缺点。以切合安全校核的简便化方法规避坏数据。通过地区负荷预测修正法为主的精细化修正,减小初次预测的粗糙度,采用一种自适应性概率权重组合预测模型,改善了预测精度不稳定的状况。实验结果表明,该流程的预测水平满足安全校核的要求。

中压配电网中长期负荷预测方法研究与应用

结合城市中压配电网的特点和要求 ,对目前的中长期电力负荷预测方法进行综述 ,系统地叙述各种方法的实质、特点及其适用场合 ,总结出适用于中压配电网中长期负荷预测的方法 ,并通过上海市某地区 3个地块的预测结果进行了分析说明。研究结果对于在实际工程中选用合理的负荷预测方法 ,走出盲目套用的误区 ,获得合理。