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 被引量：8

1

作者 李红伟 毛文晋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第13期53-58,共6页

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... 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。 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 GM(1 1)模型 双向差分 初始值优化

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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 被引量：4

2

作者 张筱慧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期40-43,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 组合变量 偏最小二乘回归

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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 被引量：14

3

作者 邹品晶 姚建刚 +2 位作者 孔维辉 胡淋波 潘雪晴 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期98-105,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 灰色关联分析 主要影响因素 动力方程反演 自记忆模型

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两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用 被引量：1

4

作者 薛娟 张筱慧 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期736-738,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 两次拟合灰色预测 中长期电力负荷预测 灰色预测

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基于LTC-RNN模型的中长期电力负荷预测方法 被引量：19

5

作者 邓斌 张楠 +1 位作者 王江 葛磊蛟 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1026-1033,共8页

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... 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. 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 递归神经网络 电力系统

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中长期电力负荷预测方法的简述 被引量：7

6

作者 黄桂华 《农村电气化》 北大核心 2002年第8期8-8,共1页

关键词 中长期电力负荷预测方法 电力弹性系统 人均电量指标换算法

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基于理想点多属性决策算法的中长期电力负荷组合预测 被引量：7

7

作者 杨胡萍 李辉 +1 位作者 占思凯 严飞飞 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2017年第1期63-67,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 理想点多属性决策算法 中长期电力负荷预测 组合预测

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中长期电力负荷模糊聚类预测改进算法 被引量：2

8

作者 张承伟 杨子国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第15期184-186,共3页

针对传统的中长期模糊聚类预测算法自变量权重选择不合理、截水平集合元素不全面、相关因子计算方法单一等缺陷,提出改进的预测算法。该算法利用关联度分析计算自变量权重,通过建立相关因子计算方法库,按照相对传递总偏差最小原则选择... 针对传统的中长期模糊聚类预测算法自变量权重选择不合理、截水平集合元素不全面、相关因子计算方法单一等缺陷,提出改进的预测算法。该算法利用关联度分析计算自变量权重,通过建立相关因子计算方法库,按照相对传递总偏差最小原则选择最佳相似矩阵进行聚类,以等价矩阵所有元素的去重集合作为截水平集合求最佳聚类。实验结果证明该算法可提高预测的准确性。 展开更多

关键词 模糊聚类 相关因子 相似矩阵 关联度分析 中长期电力负荷预测

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考虑经济发展趋势的中长期电力负荷SALSSVM预测 被引量：2

9

作者 李泓泽 郭森 +1 位作者 李缓 莫傲然 《陕西电力》 2013年第4期57-60,共4页

准确的中长期电力负荷预测对电力系统的合理规划具有重要作用。考虑了经济发展趋势,提出了一种应用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的中长期负荷预测新方法(SALSSVM)。首先将反映经济发展趋势的指标和历史负荷数据作为... 准确的中长期电力负荷预测对电力系统的合理规划具有重要作用。考虑了经济发展趋势,提出了一种应用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的中长期负荷预测新方法(SALSSVM)。首先将反映经济发展趋势的指标和历史负荷数据作为输入变量;其次运用SA优化选择用于负荷预测的LSSVM模型最优参数值;最后将该方法与未考虑经济发展趋势或未经SA优化的LSSVM预测方法进行对比。实例验证结果表明,考虑经济发展趋势并经SA优化的LSSVM模型具有更高的预测精度。该方法是有效可行的。 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 最小二乘支持向量机 模拟退火算法 经济发展趋势

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中长期负荷预测的GMDH多结构自动搜索模型 被引量：3

10

作者 林佳 程浩忠 +2 位作者 顾洁 杨宗麟 王峥 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期41-45,共5页

针对我国当前经济、政策变动的大背景,提出了采用数据分组处理方法GMDH(group method of data handling)结合多结构突变理论,实现时序突变点自动搜索建模,建立了中长期负荷预测的GMDH多结构自动搜索模型。该模型能够客观准确地搜索时间... 针对我国当前经济、政策变动的大背景,提出了采用数据分组处理方法GMDH(group method of data handling)结合多结构突变理论,实现时序突变点自动搜索建模,建立了中长期负荷预测的GMDH多结构自动搜索模型。该模型能够客观准确地搜索时间序列中的所有突变点,并充分利用突变点信息修正由于经济环境和突发事件引起的预测偏差,大大提高了传统时序外推预测模型的精度。华东地区的实际算例结果表明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 中长期电力负荷预测 数据分组处理 多结构突变 自动搜索算法 华东地区

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GMDH和变结构协整理论在电力负荷预测中的应用 被引量：4

11

作者 顾洁 储琳琳 +1 位作者 张宇俊 施伟国 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期80-85,共6页

鉴于未考虑时间序列的非平稳性所得到的拟合方程可能出现'伪回归'而失去准确预测的能力,引入了协整理论与误差修正模型。考虑地区产业结构发生变化将导致地区用电量时间序列发生结构突变,影响平稳性检验结果的可信度,又引入了G... 鉴于未考虑时间序列的非平稳性所得到的拟合方程可能出现'伪回归'而失去准确预测的能力,引入了协整理论与误差修正模型。考虑地区产业结构发生变化将导致地区用电量时间序列发生结构突变,影响平稳性检验结果的可信度,又引入了GMDH理论,自动搜索并确定结构突变点,以改进经典结构突变理论需要事先获知一些重大波动信息等主观性影响。结合上述两点,构建了基于GMDH理论的参数变结构协整模型。算例证明了该模型在电力系统的负荷预测中的适用性以及在处理'伪回归'和'样本数据结构突变'问题方面的有效性。 展开更多

关键词 参数变结构协整 结构突变 数据处理组合方法(GMDH) 中长期电力负荷预测 误差修正模型(ErrorCorrection Model)

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《电力系统及其自动化学报》2012年总目次(第24卷第1～6期)

12

《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期161-174,共14页

关键词 电力系统及其自动化 分布式电源 配电网 WIND 风电场并网 中长期电力负荷预测 HVDC 学报 连续出版物 目次 卷第

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