基于EEMD-BP神经网络的含电采暖的配电变压器短期负荷预测 被引量：21

1

作者 李香龙 张宝群 +3 位作者 张宇 孙钦斐 孟颖 赵凤展 《电测与仪表》 北大核心 2018年第10期101-107,共7页

为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的含电采暖的配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、... 为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的含电采暖的配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季"煤改电"工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。 展开更多

关键词 配电变压器短期负荷预测 电采暖 集成经验模态分解 BP神经网络 组合预测模型

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考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测 被引量：9

2

作者 于越 葛磊蛟 +2 位作者 金朝阳 王玥 丁磊 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期131-141,共11页

针对配电网短期负荷预测受到众多复杂天气特征等随机不确定性因素影响,以及传统预测模型难以有效分析不同特征序列之间的相关性等问题,提出一种考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测方法。首先,提出多变量快速最大信息系数(m... 针对配电网短期负荷预测受到众多复杂天气特征等随机不确定性因素影响,以及传统预测模型难以有效分析不同特征序列之间的相关性等问题,提出一种考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测方法。首先,提出多变量快速最大信息系数(multi-variable rapid maximal information coefficient,MVRapidMIC)提取相关性高的天气特征序列。其次,引入探索性因子分析法(exploratory factor analysis,EFA),对高相关性特征序列进行降维处理。最后,将维度分段(dimension-segment-wise,DSW)机制和两阶段注意力(two-stage attention,TSA)机制与Informer模型结合,提高预测模型对不同特征序列相关性的分析能力。通过DTU 7K 47节点实际配电网的历史负荷数据开展仿真测试,验证所提方法的预测精度、鲁棒性和时效性。 展开更多

关键词 配电网 短期负荷预测 天气特征 最大信息系数 Informer框架

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基于Hyperopt-LightGBM的直流配电网短期负荷抗噪声预测 被引量：1

3

作者 韩璟琳 冯喜春 +2 位作者 胡平 陈志永 李光毅 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4902-4911,I0007-I0009,共13页

为提升直流配电网中的短期负荷预测准确性与抗噪性,提出了一种基于超参数优化(hyperparameter op-timization,Hyperopt)-轻量型梯度提升机(light gradient machine,LightGBM)的短期负荷抗噪声预测模型。首先,以环形中压直流配电网为场景... 为提升直流配电网中的短期负荷预测准确性与抗噪性,提出了一种基于超参数优化(hyperparameter op-timization,Hyperopt)-轻量型梯度提升机(light gradient machine,LightGBM)的短期负荷抗噪声预测模型。首先,以环形中压直流配电网为场景,分析4种负荷的基本特征及其与历史数据(记为影响因素)的相关性,通过将相关性较强的影响因素作为输入,避免预测模型过拟合现象,从而提高负荷预测准确性及模型训练效率。然后,构建基于Hyperopt-LightGBM的中压直流配电网短期负荷预测模型,通过训练强学习器提高模型的抗噪性,进一步提高短期负荷预测准确性;通过Hyperopot提高模型自适应性,减轻人工调参负担。最后,基于直流配电网的4种负荷数据验证所提模型的有效性,不同预测模型下4种负荷的平均预测误差分别为:≤1.6%(所提模型),≤2.1%(极限梯度提升机模型),≤2%(随机森林模型)和≤4.1%(梯度提升决策树模型);不同噪声比下所提模型预测准确性>95%,且均高于传统模型。上述结果表明所提模型预测准确性更高、抗噪性及自适应性更好。 展开更多

关键词 中压直流配电网 短期负荷预测 样本噪声 超参数优化 轻量型梯度提升机

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基于短期负荷预测的变压器目标节能控制研究 被引量：6

4

作者 熊小伏 赵志杰 +1 位作者 姚旭 程臣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2008年第17期19-23,共5页

提出了一种基于短期负荷预测的变压器目标节能控制方法,将短期负荷预测引入变压器经济运行实时控制,采用基于加权平均的日周期多点外推法的短期负荷预测方法,通过负荷预测得到未来24 h内的负荷曲线,利用目标节能函数求出节约电量,以此... 提出了一种基于短期负荷预测的变压器目标节能控制方法,将短期负荷预测引入变压器经济运行实时控制,采用基于加权平均的日周期多点外推法的短期负荷预测方法,通过负荷预测得到未来24 h内的负荷曲线,利用目标节能函数求出节约电量,以此值确定变压器投退控制策略。避免负荷波动而带来不必要调整。在降低变压器综合功率损耗的同时,也提高了操作的安全性和可靠性。用Matlab仿真证明了该方法用于变压器经济运行控制的正确性和可行性。 展开更多

关键词 变压器 经济运行 短期负荷预测 节能 多点外推法

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基于Holt-Winter超短期负荷预测的配电网状态估计算法 被引量：7

5

作者 张明光 张钰 +1 位作者 陈晓婧 贾德隆 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第2期92-96,共5页

针对配电网实时量测数量的不足,提出一种基于Holt-Winter模型进行超短期负荷预测的配电网动态状态估计算法.该方法首先利用Holt-Winter模型进行超短期负荷预测,然后把配电网中的原始数据与预测值进行三次样条插值,从而获得负荷的伪量测... 针对配电网实时量测数量的不足,提出一种基于Holt-Winter模型进行超短期负荷预测的配电网动态状态估计算法.该方法首先利用Holt-Winter模型进行超短期负荷预测,然后把配电网中的原始数据与预测值进行三次样条插值,从而获得负荷的伪量测值,将此伪量测输入到状态估计模块中,实现了系统状态的实时跟踪预测.通过英国标准配网系统(UKGDS)中16节点模型的仿真结果表明,该算法提高了配电网状态估计的精度,具有一定的现实意义和理论价值. 展开更多

关键词 配电网 状态估计 Holt-Winter模型 超短期负荷预测 三次样条插值函数 伪量测

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面向商业和居民混合的配电网短期负荷预测HGWOACOA-LSTMN方法 被引量：9

6

作者 葛磊蛟 刘航旭 +3 位作者 赵康 李华 张波 李元良 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1269-1279,共11页

针对商业和居民混合的配电网负荷预测影响因素多样和随机性强的特点,提出了一种基于灰狼郊狼混合优化算法(HGWOACOA)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的配电网短期电力负荷预测方法.为实现对电力负荷的多输入特征进行筛选和降维,本文采用... 针对商业和居民混合的配电网负荷预测影响因素多样和随机性强的特点,提出了一种基于灰狼郊狼混合优化算法(HGWOACOA)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的配电网短期电力负荷预测方法.为实现对电力负荷的多输入特征进行筛选和降维,本文采用最大信息系数法(MIC)对负荷与输入特征之间的非线性相关性进行量化,剔除无效特征,再采用因子分析(FA)法对历史数据、气象、温度等输入特征进行信息提取,实现对有效影响因素降维;综合考虑灰狼优化算法(GWOA)具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点,郊狼优化算法(COA)具有区域探索能力强、求解精度高的特点,为突出两种算法优点并弥补两种算法的不足,提出HGWOACOA对LSTMN的隐藏层神经元个数和一次训练样本个数两种参数进行优化,克服了参数选取的困难.在保证预测精度的同时提升运行效率,实现基于HGWOACOA-LSTMN的配电网短期电力负荷高精度预测.以配电网某商业和居民混合负荷为例,验证了文中所述预测方法具有较好的精度和鲁棒性,同时提升了运行效率和简化模型输入特征的维数,证明本文所提方法的精确度和适用性. 展开更多

关键词 配电网 短期负荷预测 因子分析 灰狼优化算法 郊狼优化算法 长短时记忆网络

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基于边缘计算的台区短期负荷预测方法 被引量：6

7

作者 张明泽 栾文鹏 +1 位作者 艾欣 刘博 《电测与仪表》 北大核心 2024年第4期93-99,共7页

配变台区是配电物联网与用户交互的重要纽带,台区短期负荷预测对实现配电物联网的精益化管理具有重要意义。为缓解全部台区上传负荷数据所带来的通信压力,提出一种基于边缘计算的台区短期负荷预测方法,将台区智能配变终端存储30天的历... 配变台区是配电物联网与用户交互的重要纽带,台区短期负荷预测对实现配电物联网的精益化管理具有重要意义。为缓解全部台区上传负荷数据所带来的通信压力,提出一种基于边缘计算的台区短期负荷预测方法,将台区智能配变终端存储30天的历史负荷数据作为样本数据,通过核平滑法对样本数据进行清洗,因样本数据较少考虑将样本归一化后,拆分为标幺曲线与基值分别计算提高预测结果精度。然后通过相关系数法构建历史负荷数据的相关系数矩阵,用相关系数矩阵替换仿射传播相似度矩阵后聚类求得相似日的标幺曲线,再通过加权求和求得待测日的标幺曲线。同时,按照相似日原理预测待测日基值,最终通过待测日标幺曲线和基值反归一化后得到待测日负荷曲线完成预测工作。通过山东某配变30天的历史负荷数据计算验证,表明所提方法可以实现台区负荷量级小、样本少、波动大情形下的合理预测,占用主站计算资源较少,对配网精益化运维具有积极意义。 展开更多

关键词 配电物联网 智能终端 短期负荷预测 仿射传播聚类 数据挖掘

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基于事例推理模糊神经网络的中压配电网短期节点负荷预测 被引量：27

8

作者 余贻鑫 吴建中 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期18-23,共6页

根据认知科学理论,在并行分布处理(PDP)模型基础上,提出了一种基于事例推理的模糊神经网络(CBRFNN)。分析了CBRFNN的原理,定义了CBRFNN的基本结构,并提出一种混合(有监督/无监督)学习算法,使得CBRFNN具备了很好的泛化能力。CBRFNN中的... 根据认知科学理论,在并行分布处理(PDP)模型基础上,提出了一种基于事例推理的模糊神经网络(CBRFNN)。分析了CBRFNN的原理,定义了CBRFNN的基本结构,并提出一种混合(有监督/无监督)学习算法,使得CBRFNN具备了很好的泛化能力。CBRFNN中的所有节点通过快速、增量式的学习过程动态生成,并可通过网络自组织来有效抵御坏数据的影响。所提方法很好地解决了中压配电网短期节点负荷预测这类信息不完备、不精确问题。 展开更多

关键词 模糊神经网络 基于事例推理 中压配电网 负荷预测 节点 短期 并行分布处理 科学理论 学习算法 泛化能力 动态生成 学习过程 本结构 增量式 坏数据 自组织 类信息 监督

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基于人体舒适度指数的配电网短期负荷预测方法 被引量：19

9

作者 张伟 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期74-79,共6页

针对配电网负荷特点,提出了一种基于负荷曲线形状相似度与人体舒适度指数的配电网短期负荷预测方法。研究了负荷曲线形状相似的特点,依靠各时刻负荷差值期望,给出了一种负荷曲线形状相似度计算方法。针对气象因素对负荷的影响,引入了人... 针对配电网负荷特点,提出了一种基于负荷曲线形状相似度与人体舒适度指数的配电网短期负荷预测方法。研究了负荷曲线形状相似的特点,依靠各时刻负荷差值期望,给出了一种负荷曲线形状相似度计算方法。针对气象因素对负荷的影响,引入了人体舒适度指数,并根据日最高气温与最低气温,给出了一种日人体舒适度指数相似度计算方法。根据配电网负荷类型特点,分析了节假日与正常工作日情况下,各类型负荷变化特性。结合上述特性,给出了一种配电网短期负荷预测方法,并详细论述了方法原理及步骤。结合某一配电网电源点9天历史数据与气象数据作为实例,表明了所提出方法的可行性。 展开更多

关键词 配电网 短期负荷预测 形状相似度 人体舒适度指数 气象因素

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一种实用化的配电网超短期负荷预测方法 被引量：6

10

作者 闫冬 赵建国 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第22期45-48,共4页

针对配电网复杂多变的特点 ,提出了用神经网络和最优化算法相结合进行配电网超短期负荷预测的研究方法。采用分时段的负荷预测方法 ,大大缩小了网络规模。在神经网络的训练中 ,采用变步长的 BP算法 ,并实行远小近大加权均方的误差计算... 针对配电网复杂多变的特点 ,提出了用神经网络和最优化算法相结合进行配电网超短期负荷预测的研究方法。采用分时段的负荷预测方法 ,大大缩小了网络规模。在神经网络的训练中 ,采用变步长的 BP算法 ,并实行远小近大加权均方的误差计算原则。运用了遗传算法和模拟退火两种最优化算法分别与神经网络算法相结合 ,并进行了比较。在遗传算法中首次引入了聚合度的概念。当两种算法结果相差不大时 ,用它们的平均值作为最后结果 ,进一步提高了预测精度 ,尤其是提高了重大节假日这一预测难点的精度。运用本算法编制了实用性软件 ,并对潍坊地区的真实负荷进行了预测 ,结果较好地满足了现场的要求。 展开更多

关键词 配电网 人工神经网络 遗传算法 模拟退火算法 均方根误差 实用化 电力系统 短期负荷预测 实用化 电力系统

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一种基于HHT的配电网短期负荷预测模型

11

作者 黄瑞梅 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第9期184-188,193,共6页

提出一种基于HHT的配电网短期负荷组合预测方法。该方法利用EMD分解将负荷信号分解为一组IMF分量,通过分析IMF分量对应的边际谱提取周期项、随机项及趋势项。对各个特征量分别采用CPN、SVM及二次指数平滑法进行预测,最后通过直接叠加各... 提出一种基于HHT的配电网短期负荷组合预测方法。该方法利用EMD分解将负荷信号分解为一组IMF分量,通过分析IMF分量对应的边际谱提取周期项、随机项及趋势项。对各个特征量分别采用CPN、SVM及二次指数平滑法进行预测,最后通过直接叠加各分量预测值得到最终预测结果。通过仿真算例,验证该组合模型的精度高于任何一种单一模型和传统线性组合模型,具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 配电网 短期负荷 HILBERT-HUANG变换 组合预测法

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基于EWT-GRU-RR的配电网短期电力负荷预测模型 被引量：11

12

作者 白星振 赵康 +4 位作者 葛磊蛟 王慧 李晶 李华 牛峰 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期77-87,共11页

随着间歇分布式电源的大规模并入,电力负荷的波动性和非线性特征日益明显,现有单一预测模型较难实现精准预测。本研究提出一种经验小波变换(EWT)、门控循环单元(GRU)和岭回归(RR)相结合的短期电力负荷预测模型EWT-GRU-RR。首先,应用灰... 随着间歇分布式电源的大规模并入,电力负荷的波动性和非线性特征日益明显,现有单一预测模型较难实现精准预测。本研究提出一种经验小波变换(EWT)、门控循环单元(GRU)和岭回归(RR)相结合的短期电力负荷预测模型EWT-GRU-RR。首先,应用灰色关联度选取与负荷高相关性的气象耦合因素,作为相似日的分类指标;然后,采用皮尔逊系数法对类别内的负荷进行最佳相似日选取以减小计算规模;接着,采用EWT将相似日负荷数据分解得到不同频率的负荷模态序列;最后,采用GRU与RR分别对不同频率模态序列进行多步预测,并将预测分量叠加得到最终负荷预测结果。实验结果表明,本研究所提模型的预测误差较单一预测模型GRU减少了77%以上,较支持向量机回归(SVR)减少了75%以上,较先采用经验模态分解(EMD)进行分解再采用径向基函数神经网络(RBF)和RR组合预测模型EMD-RBF-RR减少了75%以上,较先采用EMD进行分解再采用GRU和RR组合预测模型EMD-GRU-RR减少了76%以上,有效提高了负荷预测精度。 展开更多

关键词 配电网 经验小波变换 门控循环单元 岭回归 短期电力负荷 预测模型

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LSTM对配电台区短期负荷预测的适用性研究 被引量：12

13

作者 王繁 王果 +2 位作者 周子轩 乔智 牛晨 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期41-48,共8页

为研究长短期记忆LSTM(long-short termmemory)神经网络对不同类型配电台区短期负荷预测的适用性,以某市多个配电台区为对象,构建了LSTM短期负荷预测模型并进行适用性分析。采集各台区的负荷数据,通过K均值聚类算法、台区容量和用电类... 为研究长短期记忆LSTM(long-short termmemory)神经网络对不同类型配电台区短期负荷预测的适用性,以某市多个配电台区为对象,构建了LSTM短期负荷预测模型并进行适用性分析。采集各台区的负荷数据,通过K均值聚类算法、台区容量和用电类别对台区进行分类,标记并修正不良数据。考虑工作日和季节因素,采用LSTM建立配电台区负荷预测模型,分析不同类型台区的预测结果。研究结果表明,平均负荷和缺失值占比对预测精度影响较大,且LSTM更适用于平均负荷在40 kW以上的配电台区短期负荷预测,而对于平均负荷小于40 kW的配电台区的预测,效果随平均负荷的减小而降低。 展开更多

关键词 配电台区 短期负荷预测 长短期记忆神经网络 平均负荷

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基于VMD-ISODATA-DBN的配电台区短期负荷预测方法 被引量：12

14

作者 寿绍安 罗海荣 +3 位作者 王晓康 张洁 虎俊 周剑桥 《智慧电力》 北大核心 2023年第11期53-60,共8页

针对配电台区负荷预测精度低的问题,提出一种结合变分模态分解(VMD)、迭代自组织数据分析算法(ISODATA)与深度信念网络(DBN)的短期负荷预测方法。首先,利用VMD将原始负荷序列分解成多个模态分量。然后,采用ISODATA对特征相似的各分量进... 针对配电台区负荷预测精度低的问题,提出一种结合变分模态分解(VMD)、迭代自组织数据分析算法(ISODATA)与深度信念网络(DBN)的短期负荷预测方法。首先,利用VMD将原始负荷序列分解成多个模态分量。然后,采用ISODATA对特征相似的各分量进行聚类。最后,对每类分量分别建立DBN预测模型,并叠加相应预测结果实现负荷预测。算例分析结果表明,相较于其他方法,所提方法有效提高了电力负荷预测的效率和精度,具有很大的应用潜力。 展开更多

关键词 配电台区 短期负荷预测 变分模态分解 迭代自组织数据分析 深度信念网络

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基于春节负荷预测的配电变压器调换策略 被引量：8

15

作者 蔡建逸 雷金勇 +1 位作者 高永键 白浩 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2021年第7期96-101,共6页

春节期间人口流动导致配变负荷具有明显起伏特点,短期会因负荷增长导致配电变压器(简称“配变”)重过载,供电局通常在春节前采用应急调换配变的方式解决。本文结合负荷预测模型,建立一套适应春节期间的配变调换策略算法,通过物资库存配... 春节期间人口流动导致配变负荷具有明显起伏特点,短期会因负荷增长导致配电变压器(简称“配变”)重过载,供电局通常在春节前采用应急调换配变的方式解决。本文结合负荷预测模型,建立一套适应春节期间的配变调换策略算法,通过物资库存配变和在运配变的数据分析,统筹资源,得出最优调换策略,使配变安全运行和配变利用率达到最优。该方法可解决目前人工计算数据的偏差,制定调换方案缺乏可靠算法,实施效果不明显以及无法实现资源最优化分配的问题。通过实际算例验证该算法能够使春节期间的调换配变目标达到最优,提高资源有效利用率,解决配变重过载运行风险。 展开更多

关键词 调换 配电变压器 负荷预测 重过载

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基于DWT-SOM-HFS的配电台区短期负荷预测研究与应用 被引量：12

16

作者 朱卫涛 邹文文 +2 位作者 贾钦 卢耀文 雷武 《智慧电力》 北大核心 2023年第6期78-85,共8页

针对由电力负荷时序特征不确定性引起的负荷预测精度下降、以及现有预测方法模型可解释性弱问题,提出一种基于离散小波变换、自组织特征映射与层次模糊系统多模态组合方法的配电台区短期负荷预测方法。首先,利用离散小波变换将原始时域... 针对由电力负荷时序特征不确定性引起的负荷预测精度下降、以及现有预测方法模型可解释性弱问题,提出一种基于离散小波变换、自组织特征映射与层次模糊系统多模态组合方法的配电台区短期负荷预测方法。首先,利用离散小波变换将原始时域负荷序列分解为不同的频域分量,并将其作为负荷聚类的特征量;然后,采用自组织特征映射算法对负荷进行聚类,将原始负荷数据划分为带特征量的数据分量组;运用层次模糊系统模型对各组分量分别进行负荷预测,再将各组分量预测结果进行叠加,得到最终负荷预测值;最后,采用某地区所属配电台区的实际负荷数据进行算例分析,结果表明所提方法能够有效提高负荷预测精度,同时具有合理的模型可解释性。 展开更多

关键词 配电台区 短期负荷预测 层次模糊系统 自组织特征映射 离散小波变换

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基于小波聚类的配变短期负荷预测方法研究 被引量：54

17

作者 沈沉 秦建 +1 位作者 盛万兴 方恒福 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期521-526,共6页

为了进一步实现对配电变压器的精细化无功补偿控制,从配电变压器负荷随机性强的特点出发,分析并实测了传统的负荷预测方法和数据预处理方法在配变负荷预测上的适用性,提出了基于小波变换和层次聚类分析的配变短期负荷预测方法。对标幺... 为了进一步实现对配电变压器的精细化无功补偿控制,从配电变压器负荷随机性强的特点出发,分析并实测了传统的负荷预测方法和数据预处理方法在配变负荷预测上的适用性,提出了基于小波变换和层次聚类分析的配变短期负荷预测方法。对标幺曲线与基值分别进行预测,利用小波变换获取标幺负荷曲线的细节信息,通过聚类分析寻找相似曲线,并使用核函数平滑的方法获得标幺预测曲线,最后通过倍比平滑法获得预测基值,从而完成预测。对济南某配电变压器1个月的实际负荷进行预测的结果表明,所提方法的预测精度优于传统的频域分量法、倍比平滑法和点对点倍比法,在台区的负荷预测方面适用性更强。 展开更多

关键词 配电变压器 负荷预测 小波 聚类

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基于线性相关分析的周期自回归短期负荷预测 被引量：19

18

作者 唐俊杰 牛焕娜 杨明皓 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第14期128-133,共6页

对配电系统短期负荷预测的周期自回归模型和配电负荷的周期性进行了研究。采用相关分析法对配电负荷的周期特性作了深入地分析,研究结果表明配电负荷的日周期性比周周期性更明显;基于配电负荷的时刻相关性分析,挑选出对预测结果起决定... 对配电系统短期负荷预测的周期自回归模型和配电负荷的周期性进行了研究。采用相关分析法对配电负荷的周期特性作了深入地分析,研究结果表明配电负荷的日周期性比周周期性更明显;基于配电负荷的时刻相关性分析,挑选出对预测结果起决定性作用的特征输入量,据此提出了改进的配电负荷日周期PAR预测模型。实例研究表明,该模型较常规PAR预测模型的预测速度更快、精度更高。 展开更多

关键词 短期负荷预测 周期自回归模型 线性相关性分析 配电负荷 特征输入量

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基于改进GEP的农网短期负荷预测 被引量：4

19

作者 霍利民 尹金良 +3 位作者 樊云飞 谢云芳 范新桥 朱永利 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期193-197,共5页

针对传统基因表达式程序设计(GEP)算法初始种群的产生是随机的,变异率不能在进化的过程中做适应性的调整,对基因的好坏没有标识,在解决相类似的问题时不能利用以往的运行结果的缺点进行了改进,提出了过度繁殖、环境因子选择,自适应变异... 针对传统基因表达式程序设计(GEP)算法初始种群的产生是随机的,变异率不能在进化的过程中做适应性的调整,对基因的好坏没有标识,在解决相类似的问题时不能利用以往的运行结果的缺点进行了改进,提出了过度繁殖、环境因子选择,自适应变异率,信息素标识基因的好坏,借鉴以往程序运行得到的数学模型的方法,并将改进后的基因表达式程序设计(IGEP)算法应用于农村配电网短期负荷预测中。预测过程是先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后运用改进后的基因表达式程序设计的灵活表达能力,把不同日同一时刻的负荷序列作为样本,分别对平日(周一到周五)和周末的未来时刻的负荷进行分时短期预测。算例表明改进后的基因表达式程序设计算法具有较高的效率,比遗传程序设计(GP)和基因表达式程序设计(GEP)算法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 基因表达式 遗传程序 设计 改进基因表达式程序 农村配电网 电力系统 短期负荷预测

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混沌优化PSO-LSSVM算法的短期负荷预测 被引量：14

20

作者 郝晓弘 刘鹏娟 汪宁渤 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期85-90,共6页

高渗透率随机性、间歇性分布式电源的大量接入,给传统配电系统的安全、经济和可靠运行带来了一系列的问题,使得传统的负荷预测方法已不再适用.针对这一问题,提出了利用混沌优化粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的算法实现对短期电... 高渗透率随机性、间歇性分布式电源的大量接入,给传统配电系统的安全、经济和可靠运行带来了一系列的问题,使得传统的负荷预测方法已不再适用.针对这一问题,提出了利用混沌优化粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的算法实现对短期电力系统负荷的精确预测.利用粒子群(PSO)算法的全局搜索能力和混沌算法随机、遍历的特性,使其分别克服选参时的盲目性和寻优时粒子群(PSO)算法易出现早熟而陷入局部最优的缺点.最后在Matlab2014a软件平台上验证了混沌优化PSO-LSSVM算法的有效性和收敛性. 展开更多

关键词 智能配电网 负荷预测 短期 混沌算法 粒子群算法 最小二乘支持向量机

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