电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

电力系统负荷预测方法综述

从电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,并可减少发电成本。文中介绍了通过引入其他领域的理论来改善电力系统负荷预测的分类、模型以及预测的方法,同时对其发展动态进行了展望。     

电力系统短期负荷预测方法与预测精度

在整个电力系统运行管理过程中,负荷预测决定了多方面的合理安排问题,如发电、输电及电能分配等,这对于国民经济的持续发展及电力系统的安全经济运行具有十分重要的促进意义。至此,本文对电力系统短期负荷各种预测方法及精度作以简单分析,以期为相关研究提供理论参考。     

电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

本文阐述了组合预测方法与电力系统符合预测概念和组合预测方法的应用原则、模式和基本形式,并通过对组合预测在电力系统负荷预测中的作用及意义,就对组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究进行了分析。     

电力系统负荷预测方法分析及应用

电力系统负荷预测对于促进电力行业发展有着积极影响,负荷预测结果可以直接用于电力系统运行管理,从而提高系统运行的稳定性、安全性以及积极性。本文首先对电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的负荷预测方法进行分类,并结合实例分析了其具体应用。     

电力系统负荷预测技术的研究

简述了负荷预测的概念、意义及其分类。主要分为分传统预测方法和现代智能预测方法,介绍了负荷预测的基本方法及其优劣。     

基于ARMA模型的电力系统负荷预测方法研究

采用加权最小二乘法参数估计方法，得到应用于电力系统日负荷预测和月负荷预测的ARMA模型，实验预测结果表明，用ARMA模型进行电力负荷预测是非常有铲的。尤其是采用加权最小二乘估计的ARMA模型，预测精度更高。     

电力系统短期负荷预测及其应用系统研究

随着人民生活水平的逐渐提升,对于电力企业供电的要求也逐渐增加,电力系统的发展应该尽可能的满足用户的所有需求,既能够为用户提供持续、安全的供电,还要确保电力企业经济效益的稳定提升.电力系统在供电过程中应该时刻关注着电力系统短期负荷的变化,根据短期负荷变化做出适当的调整,维持电力系统的动态平衡.一旦没有满足短期负荷的要求,就会对电力系统的正常运行造成影响,不利于供电的稳定性和持续性发展.     

负荷预测精准度对电力系统经济运行的影响

电力系统能否经济高效的运行，不仅与自身的经济效益有着紧密的联系，而且与电力服务质量的高低息息相关。所以本文主要就负荷预测精准度对电力系统经济运行的影响进行了探讨。     

基于联想神经网络算法的电力系统负荷预测

基于神经网络可以模仿人脑进行智能化信息处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能,将人工神经网络的预测原理应用于电力系统负荷预测中。分析了负荷预测的基本概念,以及基于神经网络的预测原理中正向和逆向建模的基本结构,研究了联想神经网络优化算法。设计了电力系统负荷预测模型,并对系统进行仿真测试,试验结果表明,基于联想神经网络优化算法的电力系统负荷预测具有提高预测精度的效果。     

空间电力负荷预测方法综述与展望

随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。     

基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电.针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法( QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正.某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,...     

基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电。针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法（QPSO）优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正。某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也比较高。     

基于相空间重构的电力系统负荷预测

近年来,混沌理论在非线性系统中得到了越来越广泛的应用。针对电力系统负荷时间序列的复杂性和混沌行为,采用基于相空间重构技术的电力负荷时间序列混沌预测也成为电力负荷预测的一大研究方向。在总结和归纳的基础上,对基于相空间重构的负荷预测进行了分析论述,并展望其应用前景。     

浅谈电力电量负荷预测方法

电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展,负荷预测技术的研究也在不断深化,各种各样的负荷预测方法不断涌现,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

基于神经网络和支持向量机的电力系统负荷预测方法

提高电力系统负荷预测的精确度是当前负荷预测工作的难点。考虑到神经网络可以逼近任意的非线性关系，而支持向量机能够将约束问题转化，容易地找到全局极小。本文提出了一种基于神经网络和支持向量机的混合负荷预测方法，此方法能通过支持向量机消除了神经网络的总和较小，但单点误差较大的不利现象，而神经网络消除了支持向量机对于模型的简单化问题。最后，负荷预测结果表明本文的方法非常有效。     

基于Attention-LSTM的电力负荷自动预测方法

电力负荷预测方法异常数据筛选能力较差,导致预测精度较低,为此,基于Attention-LSTM研究一种新的电力负荷自动预测方法,构建ZigBee组网协议下的数据采集信息组网,采集电力负荷原始数据,建立自动预测模型,将电力负荷数据输入到数据处理模块中,构建模态序列,将各个子序列中的模态分量结果重组叠加,得到电力负荷功率的预测结果。实验结果表明,该方法能够筛选出绝大部分异常数据,异常数据筛选率在90%以上,预测精度在99%以上,预测时间低于15 s。     

电力负荷特性分析及中长期负荷预测方法研究

本文就电力负荷特性分析及中长期负荷特性预测方法进行了具体研究,希望这一研究能够在一定程度上为预测我国电力需求增长趋势提供理论依据.     

基于支持向量机的负荷非线性组合预测研究

短期负荷预测是电力系统调度管理部门制定开停机计划及在线安全分析的基础,为了提高电力行业经济效益和社会效益,精确的负荷预测是最重要的工作内容。近年来的研究表明,组合预测比单项预测具有更高的精度。为了提高短期负荷的预测精度,提出一种基于支持向量机的负荷非线性组合预测方法,并与BP神经网络组合预测相比较,测试结果表明了该方法的有效性与优越性。