误差平方和最小的电力系统负荷预测模型的研究及应用

基于灰色预测理论，研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性，提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法灰色预测模型。以实际算例为基础，应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测，并进行了分析比较。结果表明，用灰色理论预测电力负荷，理论可靠、方法简单。对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题，组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点，该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一。

研究了灰色gm(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论：灰色gm(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性．

电力系统负荷预测是电力系统中的一个重要的研究课题。对神经网络算法和时间序列预测算法进行加权融合,提出一种混合算法对eunite竞赛数据进行了短期电力负荷预测。实验结果表明负荷预测精度得到了很大的提升。

理论探索 2010．10211 对电力系统负荷预测的探讨与分析 范亮 赣西供电公司樟树运行分公司江西南昌331100 【摘要】负荷预测是电力系统规划以及运行研究的重要内容，是保证电力系统可靠以及经济运行的前提，是电力系统规划建设的重 要依据。负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局以及运行的合理性。负荷预测会受到很多的不确定因素的影响，到目前为止， 还没有那一种方法保证在任何情况下都可以获得满意的预测结果。因此在进行负荷预测时候，应该结合预测地区的实际情况，选用多种预 测方法，各种的方法预测的结果互相的校核，最终确定预测值。 【关键词】负荷预测系统方法 指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值，预测 下一期数值，它反映了最近时期事件的数值对预测值的影响。这是 一种在移动平均法的基础上发展起来的特殊的加权平均法。负荷预 测是电力系统运行调度中

数据挖掘技术能够从大量数据中发现潜在知识,软计算是创建智能系统的有效方法,本文将两者结合,完成电力预测过程的两个主要任务:负荷坏数据处理和多因素负荷预测模型的建立。通过对kohonen网聚类挖掘和bp网分类挖掘的效果分析,设计由这两种网络组合而成的神经网络模型,完成坏数据辨识和调整的任务;以模糊推理系统为基础构建多因素负荷预测模型,本文采用cart分类挖掘技术解决模糊结构辨识中的两个难点问题:输入空间划分和输入变量选择,在此基础上设计anfis网络进行参数辨识。良好的实例分析效果说明,数据挖掘思想和软计算方法相结合,是电力系统负荷预测的一种有效的思路和方法

能源是人类社会发展的关键性问题,电能是最方便的能源。电力负荷预测是电力部门的重要工作之一,对电力系统的规划、建设、运行起重要作用。用灰色系统预测方法进行电力负荷中期预测,结果可对实际工作提供重要依据。

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理.将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测.最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果.结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度.

文章在介绍神经网络模型构成原理的基础上,针对传统模型在对非线性序列进行预测时速度慢、容易陷入局部次最优的缺点,引入小波作为隐含层的传递函数,构成新的预测模型:小波神经网络预测模型,并分析了小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状.

青岛理工大学琴岛学院 毕业设计（论文）指导书 系部：机电系 专业：电气工程及其自动化 学生姓名:学号: 设计(论文)题目：电力系统负荷预测方法研究 起迄日期:2012年3月14日~6月3日 设计(论文)地点: 指导教师:杨柳 教研室负责人：姜凯 发指导书日期:2011年12月22日 《电力系统负荷预测方法研究》毕业设计指导书 适用专业：电气工程及其自动化 学时数：12周 一、课题任务 由于电能是不可存储的能源，为更有效地使用电能，电力负荷预测就尤为重要。电力负 荷预测主要有长期、中期、短期等几种，本课题的研究对象是短期电力负荷预测中各种预测 方法的应用效果，研究任务是网络参数的调整。 二、课题设计的主要内容和要求 （一）主要内容： 随着科学技术的发展和社会的进步，

智能工程是多层灰色神经网络中的智能算法,处理多个非线性复杂系统研究。

负荷的预测水平是衡量电力系统运行管理现代化的显著标志之一,负荷预测的结果除了由负荷本身的历史规律决定外,还受众多非负荷因素的影响,会因地区和气象而异,本文根据具体情况提出合适的负荷预测模型——马尔可夫链模型,具有重要的意义。

为克服bp算法收敛速度慢,易陷入局部极小值等的缺点,从而提高bp预测精度等性能,提出了变共轭梯度法(vcg),并对其收敛性作了分析及简要证明。通过将其应用于电力系统负荷预报,证实了该算法克服了传统bp算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷。

论述了人工神经网络预测电力系统负荷的方法和步骤,并以bp神经网络在石嘴山地区短期负荷预测中的应用为例,探讨负荷预测的重要性。

0 目录 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1电力系统负荷预测综述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2电力系统负荷预测的含义.........................................3 1.3电力系统负荷预测的意义.......................................

뗧솦쾵춳뛌웚뢺뫉풤닢랽램퇐뺿ퟷ헟ꎺ십뺲늨톧캻쫚폨떥캻ꎺ쯄뒨듳톧닎뾼컄쿗(63쳵ì1.얣뚫쿾.닜쫷뮪.헔샚뗧솦쾵춳뢺뫉풤닢벼쫵벰웤펦폃19882.쇵뎿鬒뗧솦쾵춳뢺뫉풤놨샭싛폫랽램19873.헅럼짺.췴뫨.몫.쯯쿾잿.헅헱폮.닜뷸믹폚욫ퟮ킡뛾돋믘맩럖컶뗄뛌웚뢺뫉풤닢[웚뾯싛컄æ-뗧췸벼쫵2003(3)4.perryshort-termloadforecastingusingmultipleregressionanalysis19995.apapalexopoulos.thesterburgaregression-basedapproachtoshort-termloadforecasting1990(04)6.헅짜뫍.믆뚫믝.뛅컄맣욽뮬쾵쫽폅뮯뗄

电力系统短期负荷预测的静态分析

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郑州大学 硕士学位论文 电力系统短期负荷预测方法的研究 姓名：张德玲 申请学位级别：硕士 专业：电力系统及其自动化 指导教师：陈根永 20070515 电力系统短期负荷预测方法的研究 作者：张德玲 学位授予单位：郑州大学 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/thesis_y1059836.aspx

电力系统短期负荷对电力企业的经济效益和社会效益都有一定影响。因此文中建立了基于rbf神经网络的电力系统短期负荷模型。用历史负荷数据作为训练样本,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测,并与bp神经网络进行对比。rbf神经网络的平均误差为2.09%,最大误差为4.77%,相比于bp神经网络精确度较高,有利于电力系统合理地进行调度规划工作。

负荷预测是电力系统研究和电网规划的重要组成部分。采用隐马尔可夫模型,训练过程采用baum-welch算法,在matlab软件上隐马尔可夫模型进行训练,得到负荷特性预测最优模型,解码预测过程采用viterbi算法,通过模型可预测下一年地区负荷特性。以广东电网2011年至2016年负荷数据作为训练数据对隐马尔可夫模型进行训练,并对2017年广东典型日负荷率进行预测,仿真结果具有较优的准确性和计算效率。

电力系统短期负荷预测分析

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统bp算法的不足,提出一种基于levenbery-marquardt优化法的bp模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。