基于融合技术的中长期电力负荷预测方法

当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。

基于WOA-VMD-GBDT的长期电力负荷预测

为提高电力负荷的预测精度提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)改进的变分模态分解(VMD)与梯度提升树(GBDT)结合的长期电力负荷预测方法。首先,利用VMD将长期负荷分解为简单的子序列,并引入WOA解决VMD分解时需人为调参的问题;影响长期负荷预测的经济因素和气象因素同样进行分解并降维,以获得有用特征,降低噪声影响;最后,将IMF分量及特征分量带入GBDT模型,得到多个IMF分量预测值,叠加重构后得到最终的电力负荷预测值。对中国某地区实际电力负荷及经济数据与气象数据分析,实验结果表明,本文模型相比于单一模型其预测精度更高,RMSE、MAE、MAPE三个方面误差更小,R 2也提升到了0.979。

长期电力负荷预测的模糊数学方法

采用模糊数学和优化理论建立起一套预测模型,由计算机自动预测出电力负荷,从而保证了预测结果的正确性和可信度.通过深圳市远景年电量预测的实例表明,该方法是可行有效的.

基于双向差分建模的优化GM(1,1)模型及其在中长期电力负荷预测中的应用

针对电力负荷预测,论述了一种基于双向差分计算的GM(1,1)建模方法,采用向前差分与向后差分建模的拟合误差平方和最小的原则进行参数估计。为了进一步提高GM(1,1)模型的拟合及预测精度,利用拟合值和原始值误差平方和最小的原则对预测模型的初始值进行了优化,摆脱了原有模型的初始值必经过历史数据中的某一点的束缚。以太原地区电力负荷和重庆地区的农村用电量为例,采用了几种典型GM(1,1)模型进行了拟合和预测对比分析,结果表明所提出的优化GM(1,1)模型的拟合、预测精度更高,适应性更强。

基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点 ,对中长期电力负荷进行前期预测 ,结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点 ,在考虑经济因素的前提下对输入数据进行了预处理 ,采用改进的BP算法最终得出了预测结果 .

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。

标么值加权平均组合变量生成法用于中长期电力负荷预测

将标么值概念引入电力负荷预测,将预测中使用的部分自变量做标准化处理,可以消除变量取值单位对回归系数的影响,同时寻找变量间及变量在不同地区间的相似性。利用变量的加权线性组合生成新变量,利用相似性对一些变量的发展规律作出估计,使偏最小二乘回归方法能够应用于我国农村电网。

基于多变量时间序列反演自记忆模型的中长期电力负荷预测

电力负荷预测的复杂性、非线性使传统的中长期预测模型难以获得精确的结果。为了提高中长期电力负荷预测准确度,构建了多变量时间序列反演自记忆模型。该模型使用灰色关联分析选取电力负荷变化主要影响因素,采用主要影响因素对电力负荷自身变化过程进行动力方程反演,并结合自记忆模型,实现对电力负荷数据的拟合与预测。在提高预测精度的同时,使预测结果最大程度地体现历史电力负荷数据的内在变化规律,提高拟合和预测的稳定性。为了验证模型的效果,使用1986—2002年某地区全社会用电量数据作为训练样本,进行拟合分析,并预测2003—2006年全社会用电量。拟合和预测的结果证明了该模型在中长期负荷预测中的有效性和可行性。

基于数据驱动的线性聚类ARIMA长期电力负荷预测

针对某些发达城市因负荷波动大而导致的长期电力负荷预测精度低问题,提出了一种基于数据驱动线性聚类(data-driven linear clustering,DLC)的自回归积分滑动平均(auto-regressive integral moving average,ARIMA)预测方法。首先,利用线性特征作为聚类标准对每年的大型变电站负荷数据集进行预处理;然后,对得到的每个子序列构建最优自回归积分滑动平均模型,以预测其相应的未来负荷;最后,汇总所有的模型预测结果从而获得电力系统长期负荷预测结果。从误差分析和应用结果可知,理论和实践都验证了所提出的方法在保证建模精度的同时能够降低随机预测误差,从而获得更稳定、更精准的电力系统负荷预测结果。

贵阳地区中长期电力负荷预测方法研究

结合贵阳地区2001-2009年的历史负荷数据，分别用模型进行中长期电力负荷预测。结果表明，递归等权组合预测模型比等权平均组合预测模型及单一模型建模精度有所提高，适用于进行中长期负荷预测。

基于方差-协方差组合预测的中长期电力负荷预测研究

关于中长期电力负荷预测有多种预测方法,但各方法被许多因素所局限,本文选用线性回归模型、二次多项式模型和灰色预测模型分别对电力负荷进行预测,再综合起来建立方差-协方差组合预测模型。通过比较后得出结论,本方法大大降低了误差,提高了预测精度,可以科学地预测中长期的电力负荷。

两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用

针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题,对两次拟合等维灰色预测模型进行研究,并对其进行改进,通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模,经研究发现当历史数据有较大波动时,利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。

基于LTC-RNN模型的中长期电力负荷预测方法

针对中长期电力负荷预测受限于天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而精度不高的难题,本文采用一种基于液体时间常数的递归神经网络,实现了中长期电力负荷的精准预测,为电力系统规划设计奠定较好基础.基于液体时间常数的递归神经网络使用膜积分器改进了神经元的状态方程,并使用半隐式欧拉算法完成对神经元状态迭代更新,解决递归神经网络的自我修正能力弱和易陷入局部最优的问题.本文以天气、温度、节假日等外在影响因素作为网络输入,构建了以递归神经网络为基础架构的中长期电力负荷预测模型,并通过隐藏层的扩展计算获得输入-输出的映射关系,以通过时间的反向传播算法实现对模型的训练,完成对神经网络参数的优化.实验中,以北方某地区的实际电网数据为例,验证该预测方法的准确性与高效性.研究结果发现,基于液体时间常数的递归神经网络对中长期电力负荷的预测准确率可达到95.3%.本模型相较于长短期记忆和连续时间递归神经网络具有更稳定的训练结果与更高的预测准确度.

中长期电力负荷预测相关影响因素优化选择

为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测。基于人工神经网络原理,设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取国内生产总值、重工业生产总值、轻工业生产总值、农业生产总值、第一产业、第二产业和第三产业等七个因素作为神经网络的输入变量。采用排除法对这些输入变量进行优化选择,并对预测精度的影响进行了探讨。仿真结果证明利用排除法后预测精度明显提高,故提出的方法是可行和有效的。

基于改进极限学习机的中长期电力负荷预测

根据神经网络的非线性辨识能力和极限学习机(ELM)的高计算速度、高泛化能力等特点,提出一种批处理和逐次迭代相结合的改进极限学习机方法。实验结果表明,改进的极限学习机方法应用于中长期的电力负荷预测中,比传统的极限学习机效果更优。

中长期电力负荷预测方法综述

中长期电力负荷预测是电力系统规划中的基础性工作，它为电网规划提供必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣。介绍了电力负荷预测概念和原理，并综述了现代中长期电力负荷预测的方法。

基于系统动力学模型的中长期电力负荷预测

一、概述 电力负荷预测是发电和配电的基础，科学的进行预测可以使各方获得较为满意的经济效益，同时也会获得巨大的社会效益。预测失误可能会带来不可弥补的损失，目前用于中长期预测方法有很多，回归分析法通过观察数据的统计分析和处理，来寻找负荷与影响因素之间的因果关系，建立回归模型进行负荷预测；时间序列分析法依据过去统计数据，找到随时间变化的规律，建立时序模型，推断未来负荷；

基于LSTM深度学习网络的中长期电力负荷预测

电力负荷预测作为电力行业的重要参数,它为电力相关部门的规划设计提供了决策支持。但是面对电力负荷数据的非线性和强波动的特点,传统的预测结果精准度很低。为此,提出一种基于LSTM(Long Short Term Memory Networks)循环神经网络中长期电力负荷智能预测的方法。首先介绍基于LSTM神经网络的工作原理和模型搭建;然后结合算法流程图,对某地区电力负荷历史数据和该地区的经济、气象等历史数据,进行算法试验和效果验证;通过和目前本领域主流的算法比较数据训练过程中相关参数的变化判断所提算法的性能和鲁棒性。结果表明,该方法能够很好地提高电力负荷预测的精准度。

基于理想点多属性决策算法的中长期电力负荷组合预测

对组合预测方法进行了拓展,将理想点多属性决策算法引入中长期电力负荷预测中,建立理想点组合预测模型,进行中长期电力负荷预测。所建模型中以各单一预测模型的最大误差绝对值、最小误差绝对值、平均绝对百分误差和均方根差4个评价指标的倒数为属性集,以各单一预测模型种类为方案集。计算各模型与正理想点间的偏差,根据正理想点间偏差确定各单一预测模型的权重。通过对某地区全社会用电量进行预测,并与单一预测模型进行误差比较,验证了组合模型的有效性和实用价值。