扩展短期负荷预测的原理和方法 被引量：34

1

作者 莫维仁 张伯明 +2 位作者 孙宏斌 胡子珩 刘顺桂 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期1-4,共4页

在电力市场环境下,制定和调整当日负荷计划的周期缩短,负荷预测系统需要在留有2 h时间裕度的情况下,对当日未知负荷进行重新预测。该文提出的扩展短期负荷预测方法可以满足这种需求,并在文中仔细阐述了该方法的应用背景、理论及概念,给... 在电力市场环境下,制定和调整当日负荷计划的周期缩短,负荷预测系统需要在留有2 h时间裕度的情况下,对当日未知负荷进行重新预测。该文提出的扩展短期负荷预测方法可以满足这种需求,并在文中仔细阐述了该方法的应用背景、理论及概念,给出了实现方案。最后,以实际系统数据说明了该方法的必要性和实用性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 电力系统 电网 电力市场 扩展方法

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考虑人体舒适度的扩展短期负荷预测新方法 被引量：4

2

作者 毛弋 唐偲 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期106-110,共5页

扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。运用多种人体舒适度选取相似日是以负荷求导法的思想,综合分析天气因素对用电负荷的影响... 扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。运用多种人体舒适度选取相似日是以负荷求导法的思想,综合分析天气因素对用电负荷的影响,提出了考虑多种人体舒适度的相似日的扩展短期负荷预测方法。研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性。 展开更多

关键词 电力系统 扩展短期 负荷预测 人体舒适度 相似日

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基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法 被引量：149

3

作者 邰能灵 侯志俭 +2 位作者 李涛 蒋传文 宋炯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期45-50,共6页

在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波变换,将各序列分量分别投影到不同的尺度上,对不同的子负荷序列进行数据处理,并分别采... 在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波变换,将各序列分量分别投影到不同的尺度上,对不同的子负荷序列进行数据处理,并分别采用相匹配的模型进行预测,最后通过小波重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测方法 小波分析 模糊神经网络

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基于支撑向量机方法的短期负荷预测 被引量：103

4

作者 赵登福 王蒙 +1 位作者 张讲社 王锡凡 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期26-30,共5页

首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向... 首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。 展开更多

关键词 支撑向量机方法 短期负荷预测 电力系统 人工神经网络

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基于扩展记忆粒子群-支持向量回归的短期电力负荷预测 被引量：14

5

作者 段其昌 曾勇 +2 位作者 黄大伟 段盼 刘顿 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期40-44,共5页

为了快速准确高效地预测短期电力负荷,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化技术(PSOEM)和支持向量回归(SVR)相结合,以历史负荷数据、气象因素等作为输入的基于PSOEM-SVR的短期电力负荷预测方法。PSOEM比传统PSO收敛速度更快精度更高具有... 为了快速准确高效地预测短期电力负荷,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化技术(PSOEM)和支持向量回归(SVR)相结合,以历史负荷数据、气象因素等作为输入的基于PSOEM-SVR的短期电力负荷预测方法。PSOEM比传统PSO收敛速度更快精度更高具有更强的寻优能力,用它来优化组合核函数SVR参数,减少了SVR参数设置的盲目低效性,获得较优的PSOEM-SVR预测模型。该模型的实例仿真预测结果表明该方法比BP神经网络具有更好的准确性和稳定性,平均绝对误差控制在1%以内。 展开更多

关键词 扩展记忆 粒子群优化 支持向量回归 短期负荷预测

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基于N-BEATS与辅助编码器的短期电力负荷预测 被引量：5

6

作者 范茜茜 王国强 +1 位作者 罗贺 台建玮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1612-1621,共10页

短期电力负荷预测的准确性对智能电网平稳高效运行具有重要意义,但多种因素影响下的负荷数据具有较强的非平稳性与随机波动性,使得高精度的短期电力负荷预测面临挑战。为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷... 短期电力负荷预测的准确性对智能电网平稳高效运行具有重要意义,但多种因素影响下的负荷数据具有较强的非平稳性与随机波动性,使得高精度的短期电力负荷预测面临挑战。为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷存在潜在相关性的辅助信息特征,提升短期电力负荷预测精度,该文提出了一种基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)与辅助编码器的短期电力负荷预测模型。该模型包含两个并行的编码器,基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)模型的负荷特征编码器和基于多头注意力机制的辅助信息编码器,分别用于学习负荷数据中的时序特征与辅助信息特征。同时,构建特征融合模块将时序特征和辅助信息特征构造成联合特征向量,并设计基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测解码器模块进行短期电力负荷预测。在GEFCom2014公开数据集上进行实验,结果表明所提方法与长短期记忆(long short-termmemory,LSTM)网络模型、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-LSTM网络模型、序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)网络模型、季节自回归差分移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型及支持向量回归模型(support vector returns,SVR)等基线模型相比,在预测精度方面具有明显优势,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)平均提升了24.16%。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 神经基扩展分析 多头注意力机制 特征融合 深度学习

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基于确定性退火方法的短期负荷预测 被引量：12

7

作者 赵登福 王蒙 +4 位作者 张讲社 雷兵 张涛 周琳 王锡凡 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期1-4,8,共5页

首次将确定性退火方法用于短期负荷预测领域。该方法利用分片回归模型逼近预测函数 ,并通过引入“熵函数”限制模型规模。其优点是模型简洁灵活、预测能力强并具有良好的全局最优性能 ,从而克服了目前正在使用的前向网、径向基函数网、... 首次将确定性退火方法用于短期负荷预测领域。该方法利用分片回归模型逼近预测函数 ,并通过引入“熵函数”限制模型规模。其优点是模型简洁灵活、预测能力强并具有良好的全局最优性能 ,从而克服了目前正在使用的前向网、径向基函数网、分类回归树及多重自适应样条和模糊逻辑等方法分划欠灵活且易于陷入局部极值点的缺陷。实际算例表明 ,对于短期负荷预测问题 。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测 确定性退火方法 聚类分析

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基于相似日权重的电力系统扩展短期负荷预测 被引量：8

8

作者 张芳明 李俊周 毛弋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第20期69-73,共5页

扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。在对当日已有电力负荷特性分析的基础上,运用形系数决定权重的思想,提出了基于相似日权... 扩展短期负荷预测源于滚动发电计划的制定,在原计划与实际负荷发生较大偏离(大于3%)时,精确的扩展短期负荷预测有利于制定科学合理的滚动发电计划。在对当日已有电力负荷特性分析的基础上,运用形系数决定权重的思想,提出了基于相似日权重的扩展短期负荷预测方法。该方法克服了现有预测方法中对各相似日采用相同权重所导致的平滑效应对拐点负荷预测的影响。研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性。 展开更多

关键词 电力系统 负荷预测 扩展短期 权重 形系数

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小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用 被引量：58

9

作者 宋超 黄民翔 叶剑斌 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2002年第3期8-12,共5页

本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨 ;提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类 ,然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经元网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法 ;... 本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨 ;提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类 ,然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经元网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法 ;并尝试提出小波理论在短期负荷预测方向应用的建议。 展开更多

关键词 小波分析方法 电力系统 短期负荷预测 人工神经网络

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基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法 被引量：20

10

作者 祖向荣 田敏 白焰 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期134-140,165,共8页

短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题。将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法。FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权... 短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题。将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法。FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权平均值,将与参考段更相似的段赋予更高权重,并基于离散小波变换的形状相似性度量,采用N-WE计算权重;由预测日各分段预测快速完成日预测。模糊聚类针对单一用户历史负荷进行典型负荷模式的分类预处理,并识别与预测日有更相似行为模式约减的有效训练样本集合参与模型预测。基于某地区实际负荷数据,实验比较分析验证了组合算法的优越性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 模式相似性方法 模糊聚类 非参数小波核回归 非线性时间序列 智能电网

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96点短期负荷预测方法及其应用 被引量：43

11

作者 鞠平 姜巍 +3 位作者 赵夏阳 王俊锴 张世学 刘琰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第22期32-36,共5页

结合相似日方法和人工神经网络方法的优点 ,提出一种基于相似日和径向基函数网络的新方法。该方法具有较好的稳定性和精度 ,与普通相似日方法相比 ,减少了对人的经验的依赖 ,但仍然保持了应用简便、实用有效的特点。开发了 96点短期负... 结合相似日方法和人工神经网络方法的优点 ,提出一种基于相似日和径向基函数网络的新方法。该方法具有较好的稳定性和精度 ,与普通相似日方法相比 ,减少了对人的经验的依赖 ,但仍然保持了应用简便、实用有效的特点。开发了 96点短期负荷预测软件 ,并在陕西电网成功运行 1年多。给出了几种方法的实际应用结果 ,并进行了比较 ,统计表明新方法的平均均方根误差较普通相似日方法从 3.1 5 3%降低到 2 .95 4 % ,用综合方法则进一步降低到 2 .85 4 %。 展开更多

关键词 电力系统 相似日方法 径向基函数网络 短期负荷预测 人工神经网络

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电力市场中扩展短期负荷预测的动态支持向量机模型研究 被引量：5

12

作者 刘达 康薇 《陕西电力》 2008年第8期6-9,共4页

日负荷预测并不利用最新获得的负荷和天气等信息及时更新预测模型输入,不能动态跟踪最新的负荷变化。扩展短期负荷预测利用最新获得的信息。预测当前时刻以后若干小时的未知负荷,可以明显提高预测精度。通过支持向量机建立动态预测模型... 日负荷预测并不利用最新获得的负荷和天气等信息及时更新预测模型输入,不能动态跟踪最新的负荷变化。扩展短期负荷预测利用最新获得的信息。预测当前时刻以后若干小时的未知负荷,可以明显提高预测精度。通过支持向量机建立动态预测模型,滚动引入最新获得的负荷相关信息,对当日未知的多点负荷分别利用不同模型进行滚动预测。研究实例表明该动态模型预测误差较一般短期预测降低1/3左右。 展开更多

关键词 支持向量机 扩展短期负荷预测 动态预测

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基于扩展时序距离法和自适应控制的超短期负荷预测 被引量：8

13

作者 崔航 王冕 +1 位作者 罗贵明 何光宇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第15期38-42,共5页

将扩展时序距离(ETD)算法与自适应控制中的递推最小二乘(RLS)算法相结合,提出了超短期负荷预测算法——RLS&ETD算法。该算法利用自适应控制的动态跟踪特性与ETD算法的周期性,与ETD算法相比,能更充分地利用数据。仿真实验的结果表明,... 将扩展时序距离(ETD)算法与自适应控制中的递推最小二乘(RLS)算法相结合,提出了超短期负荷预测算法——RLS&ETD算法。该算法利用自适应控制的动态跟踪特性与ETD算法的周期性,与ETD算法相比,能更充分地利用数据。仿真实验的结果表明,RLS&ETD算法比ETD算法在精度、误差稳定性等方面均有所提高。 展开更多

关键词 超短期负荷预测 递推最小二乘 扩展时序距离

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基于样本扩展和特征标记的节假日短期负荷预测 被引量：11

14

作者 张乔榆 蔡秋娜 +4 位作者 刘思捷 闫斌杰 苏炳洪 易江文 杨杉 《广东电力》 2019年第7期67-74,共8页

针对目前节假日负荷预测中有效样本缺乏的问题,基于休息日与节假日负荷特性的相似性分析,提出一种扩展样本策略,以丰富基础样本数据量;探讨了对负荷样本节假日特征属性的标记方式,并构建了一种有效的相关因素矢量;最后结合支持向量机(su... 针对目前节假日负荷预测中有效样本缺乏的问题,基于休息日与节假日负荷特性的相似性分析,提出一种扩展样本策略,以丰富基础样本数据量;探讨了对负荷样本节假日特征属性的标记方式,并构建了一种有效的相关因素矢量;最后结合支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对节假日负荷进行预测,以提高其预测结果的精度。算例结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效提高负荷预测精度,可推广应用于实践中。 展开更多

关键词 节假日短期负荷预测 样本扩展 特征标记 支持向量机

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提高电网短期负荷预测精度的研究 被引量：4

15

作者 钟惠锋 《广东电力》 2011年第6期97-100,共4页

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类... 以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型。这些措施在珠海电网中应用效果显著。 展开更多

关键词 电力系统规划 短期负荷预测精度 扩展短期负荷预测方法 负荷特性 预测模型

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基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测 被引量：194

16

作者 吴潇雨 和敬涵 +1 位作者 张沛 胡骏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期50-55,共6页

针对短期负荷预测领域传统的机器学习算法(如人工神经网络、支持向量机等)存在的诸如泛化性能不强、参数和模型结构确定困难等问题,将随机森林回归算法引入短期负荷预测领域。同时应用投影原理改进了传统的灰色关联相似日选取算法,提出... 针对短期负荷预测领域传统的机器学习算法(如人工神经网络、支持向量机等)存在的诸如泛化性能不强、参数和模型结构确定困难等问题,将随机森林回归算法引入短期负荷预测领域。同时应用投影原理改进了传统的灰色关联相似日选取算法,提出了一种基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测组合方法。基于灰色投影的相似日选取方法,采用灰色关联度判断矩阵表征历史样本与待预测日影响因素间的关联关系,并用熵权法确立影响因素的权重对判断矩阵加权,最后利用各个样本关联度投影值排序得到相似日集合。采用随机森林算法建立预测模型,利用灰色投影筛选出的相似日样本集合训练模型,最后输入预测日特征向量(天气预报数值、日类型等)完成预测。以浙江电网某县级市的负荷数据作为实际算例,并将上述方法与支持向量机方法以及未作灰色投影改进的随机森林算法进行对比。实验结果表明,新方法具有较高的预测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 相似日 灰色投影法 随机森林 Bagging抽样方法 袋外估计

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支持向量机在短期负荷预测中的应用概况 被引量：53

17

作者 王奔 冷北雪 +2 位作者 张喜海 单翀皞 从振 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期115-121,共7页

全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的... 全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法。从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和速度的角度,对于一系列SVM的改进方法,全面地进行了归纳,并提出需进一步探讨的关键问题。最后对基于SVM的短期负荷预测所需注意的关键问题做出总结,并提出建议。 展开更多

关键词 支持向量机 人工神经网络 短期负荷预测 数据预处理 核函数 参数优化 混合预测方法

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改进相似日评价函数在短期负荷预测中的应用 被引量：7

18

作者 李敏 李钷 刘涤尘 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期114-117,共4页

为提高短期负荷预测的精度,在分析传统相似日选取不足之处后提出了结合形状相似度与日特征相似度的两种改进的相似日评价函数,对其误差特性进行实例对比分析后得出了相似日方法在短期预测中部分共有的性质,最后结合回归预测方法,组成一... 为提高短期负荷预测的精度,在分析传统相似日选取不足之处后提出了结合形状相似度与日特征相似度的两种改进的相似日评价函数,对其误差特性进行实例对比分析后得出了相似日方法在短期预测中部分共有的性质,最后结合回归预测方法,组成一种系统的短期负荷预测方法。通过实际数据的仿真实验证明该方法在传统相似日的基础上可以提高精度1.5%,是一种相对完整而有效的短期负荷预测方法。 展开更多

关键词 相似日 评价函数 短期负荷预测 对比分析 回归方法

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基于相空间重构和高斯过程回归的短期负荷预测 被引量：27

19

作者 顾熹 廖志伟 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期73-79,共7页

基于负荷时间序列的混沌特性,提出了一种结合相空间重构(PSR)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷预测方法。首先采用C-C方法确定时间序列的延迟时间和嵌入维度,分别建立单变量和多变量的相空间重构模型。然后,分别运用单一与组合核函数的GP... 基于负荷时间序列的混沌特性,提出了一种结合相空间重构(PSR)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷预测方法。首先采用C-C方法确定时间序列的延迟时间和嵌入维度,分别建立单变量和多变量的相空间重构模型。然后,分别运用单一与组合核函数的GP模型对负荷样本进行训练,根据最优超参数对24 h的日负荷进行预测。最后将预测结果与支持向量机模型以及多变量GP模型进行比较。结果显示,多变量组合核函数GP模型取得了更好的预测结果,验证了所提出的基于PSR和GPR的预测方法的可行性。 展开更多

关键词 相空间重构 高斯过程回归 C-C方法 短期负荷预测 组合核函数

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分类管理方法在短期负荷预测工作中的应用

20

作者 黎强 《农村电工》 2017年第4期53-53,共1页

负荷预测方法比较多，应用比较广泛的负荷预测方法有趋势分析法、回归分析法、弹性系数法等。虽然各种方法各有千秋，但还没有一种适应于电网负荷基数低、负荷突变明显的县级电网短期负荷预测方法。笔者针对国网山东成武县供电公司电网... 负荷预测方法比较多，应用比较广泛的负荷预测方法有趋势分析法、回归分析法、弹性系数法等。虽然各种方法各有千秋，但还没有一种适应于电网负荷基数低、负荷突变明显的县级电网短期负荷预测方法。笔者针对国网山东成武县供电公司电网负荷特点，通过多年的实践总结，使用分类研究、各个击破的方法，探索出一套短期负荷分类预测法的创新模式。 展开更多

关键词 短期负荷预测方法 分类管理 应用 电网负荷 趋势分析法 回归分析法 弹性系数法 县级电网

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