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基于变量选择与Transformer模型的中长期电力负荷预测方法 被引量:10
1
作者 黄文琦 梁凌宇 +3 位作者 王鑫 赵翔宇 宗珂 孙凌云 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期483-491,500,共10页
准确且有效的负荷预测对于电力系统的实时运行和调度非常重要。提出了一种融合变量选择与稀疏Transformer模型的预测方法,将静态变量和时序变量作为输入,充分发挥静态变量在全局时间范围内的信息增强作用,基于门控机制设计变量分权组件... 准确且有效的负荷预测对于电力系统的实时运行和调度非常重要。提出了一种融合变量选择与稀疏Transformer模型的预测方法,将静态变量和时序变量作为输入,充分发挥静态变量在全局时间范围内的信息增强作用,基于门控机制设计变量分权组件,根据变量与预测结果的相关性,赋予变量不同的权重。设计了双层编码结构,进行时序特征提取,对注意力进行稀疏处理,通过多变量输入对未来时刻负荷进行预测。基于真实电力负荷数据的实验表明,本文模型能够提高中长期负荷预测精度和效率。 展开更多
关键词 电力时序数据 TRANSFORMER 中长期负荷预测 多变量 变量选择
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中长期电力负荷预测方法的简述 被引量:7
2
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LTC-RNN模型的中长期电力负荷预测方法 被引量:19
3
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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基于数据挖掘的电力系统中长期负荷预测新方法 被引量:15
4
作者 崔旻 顾洁 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期18-21,共4页
中长期电力系统负荷预测受大量不确定因素的影响,研究表明聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型。所提出的改进聚类算法结合了层次方法中的变色龙(Chameleon)法与基于密度算法的优点,实现了最优聚类,同时还弥补了单纯层次法无法... 中长期电力系统负荷预测受大量不确定因素的影响,研究表明聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型。所提出的改进聚类算法结合了层次方法中的变色龙(Chameleon)法与基于密度算法的优点,实现了最优聚类,同时还弥补了单纯层次法无法对复杂形状数据聚类和算法不可逆的缺点。算法在进行聚类前以不完备数据分析补全法算法(ROUSTIDA)为数据处理前导,确保了聚类所需历史数据的准确性和完备性。实践证明该算法具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小等优点。尤其在影响因素繁多、历史数据不完整或不准确时,改进算法更能体现出优越性。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 数据挖掘 聚类分析 不完备数据分析
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中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨 被引量:6
5
作者 滕俊 卫志农 +1 位作者 周红军 王亮 《江苏电机工程》 2003年第6期5-7,共3页
提出了灰色预测的一种新方法———二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM ( 1,1)模型的基础上 ,直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合 ,使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想 ,在拟合中使用了加权最小二乘法 ,并对预测结果... 提出了灰色预测的一种新方法———二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM ( 1,1)模型的基础上 ,直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合 ,使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想 ,在拟合中使用了加权最小二乘法 ,并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明 ,此方法提高了精度 。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 中长期负荷预测 灰色系统 灰色预测模型
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采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法 被引量:81
6
作者 李瑾 刘金朋 王建军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第16期63-66,共4页
准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方... 准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 模拟退火 支持向量机
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一种中长期日负荷曲线预测的新方法——双向夹逼法 被引量:11
7
作者 何光宇 郭家春 +2 位作者 鲍毅 陈雪青 周双喜 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期27-29,共3页
作者提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法--双向夹逼法,它适用于中长期电网规划和电力市场运营问题。该方法基于相似性原理和双向逼近思想,将预测问题转换为线性规划问题,使问题变得简单和容易求解。提出的方法已应用于三峡电力系... 作者提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法--双向夹逼法,它适用于中长期电网规划和电力市场运营问题。该方法基于相似性原理和双向逼近思想,将预测问题转换为线性规划问题,使问题变得简单和容易求解。提出的方法已应用于三峡电力系统运行规划的大量计算中。实践表明,该方法快速、有效,且有较高的精度。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 负荷曲线 相似性原理 双向夹逼法 电网规划
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基于改进ABC算法的中长期电力负荷组合预测 被引量:15
8
作者 陈强 金小明 +3 位作者 姚建刚 杨胜杰 龚磊 吴兆刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第23期113-117,共5页
将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,通过与组合预测模型相结合,对组合预测目标函数进行优化权重求解。另外针对该算法的早期收敛速度慢、后期容易陷入局部最优的缺点,通过引入扰动项,并进行最坏蜜源替代予以解决。实例分... 将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,通过与组合预测模型相结合,对组合预测目标函数进行优化权重求解。另外针对该算法的早期收敛速度慢、后期容易陷入局部最优的缺点,通过引入扰动项,并进行最坏蜜源替代予以解决。实例分析证明该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强。利用它求得的组合预测值,相对于单一模型的预测结果,精度有较大的提高,说明该改进算法应用到中长期电力负荷预测中是可行的。 展开更多
关键词 ABC算法 中长期电力负荷 组合预测 扰动项 OBL策略
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基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型 被引量:5
9
作者 顾洁 李雪亮 +2 位作者 牛新生 王春义 陈贝 《电力科学与技术学报》 CAS 2012年第1期54-58,共5页
组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法(GMDH)进行... 组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法(GMDH)进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度。并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测. 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 组合预测 数据挖掘 数据处理组合方法
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改进无偏GM(1,1)模型及其在中长期电力负荷预测中的应用 被引量:29
10
作者 郑文琛 吉培荣 罗贤举 《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第5期36-39,44,共5页
通过对原始数据序列作开次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进无偏GM(1,1)模型。用数值实验研究的方法证明了改进无偏GM(1,1)模型特性优于无偏GM(1,1)模型。将改进无偏GM(1,1)模型用于对太原地区电力负荷进行预测,实际应用的结果也... 通过对原始数据序列作开次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进无偏GM(1,1)模型。用数值实验研究的方法证明了改进无偏GM(1,1)模型特性优于无偏GM(1,1)模型。将改进无偏GM(1,1)模型用于对太原地区电力负荷进行预测,实际应用的结果也显示改进模型提高了中长期电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 无偏GM(1 1)模型 灰色系统 均方根误差
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中长期电力负荷预测的改进免疫粒子群算法 被引量:5
11
作者 卜虎正 姚建刚 +3 位作者 李文杰 孙广强 吴剑飞 陈华林 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期139-144,共6页
针对免疫粒子群算法收敛速度慢,精确度相对较低的缺点,采用平衡理论和自适应调整两项策略加以改进,提出改进的免疫粒子群算法。一方面在新的粒子种群产生过程中引入扰动变量,使粒子群在遵守秩序和随机行为之间达到平衡;另一方面在粒子... 针对免疫粒子群算法收敛速度慢,精确度相对较低的缺点,采用平衡理论和自适应调整两项策略加以改进,提出改进的免疫粒子群算法。一方面在新的粒子种群产生过程中引入扰动变量,使粒子群在遵守秩序和随机行为之间达到平衡;另一方面在粒子搜索复杂解空间过程中,通过计算个体适应值划分粒子的优劣等级,提出粒子速度自适应可调机制。实例证明,将改进的免疫粒子算法应用到中长期电力负荷组合预测是可行的,具有较高的精度及收敛速度。 展开更多
关键词 免疫粒子群算法 中长期电力负荷 组合预测 扰动变量 自适应调节
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中长期电力负荷预测系统的设计与开发 被引量:3
12
作者 罗安 王加阳 +1 位作者 陈靘 邓宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第7期239-239,共1页
详细论述了负荷预测软件设计思想,包括软件结构、数据库技术以及功能描述等,软件集成了数据录入、数据导出、数据查询、负荷预测和安全管理等功能。
关键词 电力系统 中长期负荷预测 预测模型库 设计
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基于综合模型的中长期电力负荷预测系统的实现 被引量:9
13
作者 邓宇 罗安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第30期227-229,共3页
详细地论述了负荷预测软件的设计思想和实现,并系统地阐述了用于电力系统中长期负荷预测的综合模型的具体实现方法,进行了仿真实验。
关键词 中长期负荷预测 神经网络 灰色系统 电力系统
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电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法 被引量:7
14
作者 崔旻 顾洁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1246-1249,1255,共5页
以不完备数据分析(ROUSTIDA)补全算法为数据处理前导,将其与属性组合法相结合,提出应用于电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法.算例的计算结果表明,该算法弥补了决策树算法的固有缺陷,具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小... 以不完备数据分析(ROUSTIDA)补全算法为数据处理前导,将其与属性组合法相结合,提出应用于电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法.算例的计算结果表明,该算法弥补了决策树算法的固有缺陷,具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小等优点.尤其在候选属性繁多,原始数据不完整或不准确时,改进算法更具优越性. 展开更多
关键词 电力系统规划 中长期负荷预测 决策树 数据挖掘
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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
15
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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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
16
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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电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型 被引量:28
17
作者 顾洁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第6期56-60,共5页
中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提 ,预测的精度高低对国民经济各部门至关重要 ,因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长 ... 中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提 ,预测的精度高低对国民经济各部门至关重要 ,因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长 ,影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点 ,同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重 ,本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型 ,以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 可变权综合预测模型 目标函数 非线性规划
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电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究 被引量:3
18
作者 顾洁 崔旻 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期13-15,共3页
主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果,对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究,提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法,通过对加权最小二乘法的修改,实现了负荷预报模型... 主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果,对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究,提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法,通过对加权最小二乘法的修改,实现了负荷预报模型参数的抗差估计。算例表明,所提出的算法在处理中长期负荷预测中数据的粗差问题上效果较好,是改善预测精度的有益尝试。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 不良数据检测 最小二乘估计 抗差估计
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基于物元模型的电力系统中长期负荷预测 被引量:10
19
作者 顾洁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2004年第6期68-71,共4页
在综合考虑电力负荷预测及物元理论特点的基础上 ,将两者结合 ,提出了一种基于物元理论 (可拓工程学 )的中长期负荷预测方法 ,对物元理论在电力系统中的实际运用进行了探讨。方法首先运用逐步回归与层次分析技术确定各种因素对电力负荷... 在综合考虑电力负荷预测及物元理论特点的基础上 ,将两者结合 ,提出了一种基于物元理论 (可拓工程学 )的中长期负荷预测方法 ,对物元理论在电力系统中的实际运用进行了探讨。方法首先运用逐步回归与层次分析技术确定各种因素对电力负荷的影响权重 ,然后利用物元理论对选中的各影响因素与电力负荷及其增长率建立物元模型 ,再根据系统聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类 ,最后采用合适的物元关联函数及灰色关联函数结合未来环境因素状态对未来负荷变化模式进行识别 ,从而预测出电力负荷的未来值。并以我国某地区的中期负荷预测为例 ,说明了其有效性。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 电力系统 电力负荷预测 负荷变化 物元模型 关联函数 物元理论 可拓工程 增长率 层次分析技术
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电力系统中长期负荷预测的模糊算法 被引量:9
20
作者 顾洁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期255-258,共4页
介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法 ,以实际预测为例 ,给出预测结果 .实践证明了上述 2种方法虽然以传统预测方法为基础 ,但具有算法简单、计算速度快、预测精度高、预测误差小 ,并能提供负荷的... 介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法 ,以实际预测为例 ,给出预测结果 .实践证明了上述 2种方法虽然以传统预测方法为基础 ,但具有算法简单、计算速度快、预测精度高、预测误差小 ,并能提供负荷的一个预测区间等优点 ,尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时 。 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 模糊算法 指数平滑 线性回归
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