誤差平方和最小的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測模型的研究及應(yīng)用

基于灰色預(yù)測理論，研究了基本灰色預(yù)測模型及其幾種傳統(tǒng)改進(jìn)模型的原理和它們在電力負(fù)荷預(yù)測中存在的局限性，提出了電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測的實(shí)用新方法灰色預(yù)測模型。以實(shí)際算例為基礎(chǔ)，應(yīng)用基本灰色預(yù)測模型和傳統(tǒng)改進(jìn)模型以及組合灰色預(yù)測模型分別對電力負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測，并進(jìn)行了分析比較。結(jié)果表明，用灰色理論預(yù)測電力負(fù)荷，理論可靠、方法簡單。對于中長期電力負(fù)荷預(yù)測這樣復(fù)雜的問題，組合灰色預(yù)測模型具有預(yù)測精度高、簡捷實(shí)用等優(yōu)點(diǎn)，該方法可作為中長期電力負(fù)荷預(yù)測的工具之一。

研究了灰色gm(1,1)模型及其在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用,以實(shí)際算例為基礎(chǔ),對預(yù)測結(jié)果作了分析,得出結(jié)論：灰色gm(1,1)模型精度較高,但也存在一定的局限性．

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究課題。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時(shí)間序列預(yù)測算法進(jìn)行加權(quán)融合,提出一種混合算法對eunite競賽數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明負(fù)荷預(yù)測精度得到了很大的提升。

理論探索 2010．10211 對電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的探討與分析 范亮 贛西供電公司樟樹運(yùn)行分公司江西南昌331100 【摘要】負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運(yùn)行研究的重要內(nèi)容，是保證電力系統(tǒng)可靠以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提，是電力系統(tǒng)規(guī)劃建設(shè)的重 要依據(jù)。負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確程度將直接影響到投資、網(wǎng)絡(luò)布局以及運(yùn)行的合理性。負(fù)荷預(yù)測會受到很多的不確定因素的影響，到目前為止， 還沒有那一種方法保證在任何情況下都可以獲得滿意的預(yù)測結(jié)果。因此在進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測時(shí)候，應(yīng)該結(jié)合預(yù)測地區(qū)的實(shí)際情況，選用多種預(yù) 測方法，各種的方法預(yù)測的結(jié)果互相的校核，最終確定預(yù)測值。 【關(guān)鍵詞】負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)方法 指數(shù)平滑法是根據(jù)本期的實(shí)際值和過去對本期的預(yù)測值，預(yù)測 下一期數(shù)值，它反映了最近時(shí)期事件的數(shù)值對預(yù)測值的影響。這是 一種在移動平均法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的特殊的加權(quán)平均法。負(fù)荷預(yù) 測是電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度中

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在知識,軟計(jì)算是創(chuàng)建智能系統(tǒng)的有效方法,本文將兩者結(jié)合,完成電力預(yù)測過程的兩個(gè)主要任務(wù):負(fù)荷壞數(shù)據(jù)處理和多因素負(fù)荷預(yù)測模型的建立。通過對kohonen網(wǎng)聚類挖掘和bp網(wǎng)分類挖掘的效果分析,設(shè)計(jì)由這兩種網(wǎng)絡(luò)組合而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,完成壞數(shù)據(jù)辨識和調(diào)整的任務(wù);以模糊推理系統(tǒng)為基礎(chǔ)構(gòu)建多因素負(fù)荷預(yù)測模型,本文采用cart分類挖掘技術(shù)解決模糊結(jié)構(gòu)辨識中的兩個(gè)難點(diǎn)問題:輸入空間劃分和輸入變量選擇,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)anfis網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)辨識。良好的實(shí)例分析效果說明,數(shù)據(jù)挖掘思想和軟計(jì)算方法相結(jié)合,是電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的一種有效的思路和方法

能源是人類社會發(fā)展的關(guān)鍵性問題,電能是最方便的能源。電力負(fù)荷預(yù)測是電力部門的重要工作之一,對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行起重要作用。用灰色系統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行電力負(fù)荷中期預(yù)測,結(jié)果可對實(shí)際工作提供重要依據(jù)。

利用多分辨分析的小波變換對短期電力負(fù)荷序列進(jìn)行了分解處理.將負(fù)荷序列投影到不同的尺度上,根據(jù)其在各尺度上子序列的特性分別進(jìn)行回歸預(yù)測.最后將預(yù)測結(jié)果疊加,得到最佳預(yù)測結(jié)果.結(jié)果表明,該方法能夠取得較好的預(yù)測精確度.

文章在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)成原理的基礎(chǔ)上,針對傳統(tǒng)模型在對非線性序列進(jìn)行預(yù)測時(shí)速度慢、容易陷入局部次最優(yōu)的缺點(diǎn),引入小波作為隱含層的傳遞函數(shù),構(gòu)成新的預(yù)測模型:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀.

青島理工大學(xué)琴島學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指導(dǎo)書 系部：機(jī)電系 專業(yè)：電氣工程及其自動化 學(xué)生姓名:學(xué)號: 設(shè)計(jì)(論文)題目：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法研究 起迄日期:2012年3月14日~6月3日 設(shè)計(jì)(論文)地點(diǎn): 指導(dǎo)教師:楊柳 教研室負(fù)責(zé)人：姜?jiǎng)P 發(fā)指導(dǎo)書日期:2011年12月22日 《電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法研究》畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)書 適用專業(yè)：電氣工程及其自動化 學(xué)時(shí)數(shù)：12周 一、課題任務(wù) 由于電能是不可存儲的能源，為更有效地使用電能，電力負(fù)荷預(yù)測就尤為重要。電力負(fù) 荷預(yù)測主要有長期、中期、短期等幾種，本課題的研究對象是短期電力負(fù)荷預(yù)測中各種預(yù)測 方法的應(yīng)用效果，研究任務(wù)是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整。 二、課題設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容和要求 （一）主要內(nèi)容： 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和社會的進(jìn)步，

智能工程是多層灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的智能算法,處理多個(gè)非線性復(fù)雜系統(tǒng)研究。

負(fù)荷的預(yù)測水平是衡量電力系統(tǒng)運(yùn)行管理現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一,負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果除了由負(fù)荷本身的歷史規(guī)律決定外,還受眾多非負(fù)荷因素的影響,會因地區(qū)和氣象而異,本文根據(jù)具體情況提出合適的負(fù)荷預(yù)測模型——馬爾可夫鏈模型,具有重要的意義。

為克服bp算法收斂速度慢,易陷入局部極小值等的缺點(diǎn),從而提高bp預(yù)測精度等性能,提出了變共軛梯度法(vcg),并對其收斂性作了分析及簡要證明。通過將其應(yīng)用于電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào),證實(shí)了該算法克服了傳統(tǒng)bp算法收斂速度慢,易陷入局部極小值的缺陷。

論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測電力系統(tǒng)負(fù)荷的方法和步驟,并以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在石嘴山地區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用為例,探討負(fù)荷預(yù)測的重要性。

0 目錄 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測綜述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的含義.........................................3 1.3電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的意義.......................................

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電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的靜態(tài)分析

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電力系統(tǒng)短期負(fù)荷對電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益都有一定影響。因此文中建立了基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷模型。用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測,并與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比。rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均誤差為2.09%,最大誤差為4.77%,相比于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確度較高,有利于電力系統(tǒng)合理地進(jìn)行調(diào)度規(guī)劃工作。

負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)研究和電網(wǎng)規(guī)劃的重要組成部分。采用隱馬爾可夫模型,訓(xùn)練過程采用baum-welch算法,在matlab軟件上隱馬爾可夫模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到負(fù)荷特性預(yù)測最優(yōu)模型,解碼預(yù)測過程采用viterbi算法,通過模型可預(yù)測下一年地區(qū)負(fù)荷特性。以廣東電網(wǎng)2011年至2016年負(fù)荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)對隱馬爾可夫模型進(jìn)行訓(xùn)練,并對2017年廣東典型日負(fù)荷率進(jìn)行預(yù)測,仿真結(jié)果具有較優(yōu)的準(zhǔn)確性和計(jì)算效率。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測分析

針對電力負(fù)荷短期預(yù)測問題,提出了一種基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,分析傳統(tǒng)bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優(yōu)化法的bp模型學(xué)習(xí)算法,在建立具體模型時(shí),對于24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測,采用24個(gè)單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分別預(yù)測每天的整點(diǎn)負(fù)荷值,具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),考慮了不同類型的負(fù)荷差異,并對四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負(fù)荷進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測仿真,仿真結(jié)果表明其具有較好的預(yù)測精度。

提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴(kuò)充為更具隨機(jī)性和普遍性的擴(kuò)展樣本數(shù)據(jù)。以國民生產(chǎn)總值為例,建立國民生產(chǎn)總值與電力負(fù)荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負(fù)荷預(yù)測增長率,將國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測增長率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測值,獲得的預(yù)測結(jié)果精度高。