BP算法在负荷预测中存在的问题
电力系统负荷预测技术的改进与优化
电力系统负荷预测技术的改进与优化随着电力需求的增长和能源消耗的不断加剧,准确预测电力系统的负荷变化成为保障电力供给和能源效率的重要环节。
电力系统负荷预测技术的改进与优化,可以提高电力系统的调度和运行效率,减少能源浪费,促进可持续发展。
本文将探讨负荷预测技术的发展现状、存在的问题以及改进和优化的措施。
负荷预测是指利用历史或实时数据,预测未来某一时间段内电力系统负荷的变化趋势。
通过准确预测负荷,电力系统可以合理规划发电和输电方案,提前调整供应和消费的平衡,从而提高电力供应的效率。
传统的负荷预测方法主要依赖于统计学模型和时间序列分析,但其受到数据质量、模型复杂度以及外部因素变化的影响,预测准确度较低,无法满足日益增长的电力需求。
为了改进和优化电力系统负荷预测技术,一些新兴技术和方法被提出和应用。
首先,人工智能技术如神经网络、深度学习等被广泛应用于负荷预测中。
这些技术可以通过学习大量历史数据和实时数据,自动发现数据之间的关联规律,从而提高负荷预测的精度。
其次,集成模型的应用也是一种有效的改进方法。
通过结合多种预测模型,如统计模型、神经网络模型等,可以综合考虑不同模型的优势,获得更准确的负荷预测结果。
此外,数据驱动的方法,如基于大数据和云计算的负荷预测,可以更好地处理和分析大规模数据,提高预测的准确性和效率。
然而,现有的电力负荷预测技术在实践中还存在一些问题。
首先,可用于预测的数据缺乏时空特征,且数据质量不高。
其次,由于电力负荷受到多种因素的影响,包括天气、经济发展、行业需求等,预测模型的复杂性和输入变量的选择成为挑战。
此外,传统的负荷预测方法对于非线性和非平稳数据的处理能力有限,难以对电力负荷进行准确预测。
针对上述问题,改进和优化负荷预测技术的方法可以从以下几个方面着手。
首先,建设完善的电力系统监测和数据采集系统,提高数据的时空分辨率和质量,为负荷预测提供更准确的输入。
其次,利用先进的数据分析技术如特征选择、数据降维等,挖掘数据中的潜在规律和特征,提高负荷预测的准确性。
电力系统负荷预测提升准确率的措施解析
电力系统负荷预测提升准确率的措施解析电力系统是一个国家重要的基础设施,是人们生活和社会经济发展的基础之一。
然而,电力系统负荷预测精度是电力系统运行的重要环节之一,对能源的合理分配和电力供需平衡具有重要的意义。
因此,电力系统负荷预测的准确性需要不断提升。
本文将从四个方面探讨电力系统负荷预测提升准确率的措施。
一、数据准备电力系统负荷预测需要大量的历史数据。
因此,首先需要对历史数据进行收集、存储、清洗等工作。
对于历史数据进行有效处理,可以提高模型准确性。
二、特征提取特征提取是一项关键的工作,负荷预测的准确率直接与特征的选择和提取的好坏有关。
特征提取主要从以下几个方面进行考虑。
1. 稳定性:稳定与否是重要的预测因子,因为稳定与否会直接影响负荷预测结果。
因此,需要考虑负荷的稳定性。
2. 季节性:负荷会根据不同的季节和天气状况而发生变化。
例如,夏季的空调负荷,会比其他季节的负荷大。
因此需要考虑季节性的影响。
3. 时间性:负荷的变化会与时间有关。
对于白天和夜晚,负荷的变化也会有不同。
因此,需要考虑时间性的影响。
4. 周期性:负荷的变化会受到周期性的影响。
例如,圣诞节或新年的节日期间,人们在家享受美好的时光,将会导致负荷的增加。
三、模型选择对于负荷预测的算法,需要根据数据的特点和大小进行选择。
目前,常用的负荷预测算法有ARIMA、BP、灰色模型和神经网络模型。
1. ARIMA模型:是一种时间序列建模和预测的方法,其模型包括自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)模型。
这种方法常用于小规模和短期预测。
2. BP模型:BP神经网络以其良好的拟合性能及低误差的特性,不断被应用于各个方面,是用于负荷预测的一种常用算法。
但是,BP网络也有一些缺点,例如需要大量的经验,并且在一些预测情况下,误差会很大。
3. 灰色模型:灰色模型是一种非常适合小样本数据分析的模型,它用于小规模数据集和非连续数据的预测。
在基于短期预测的实时负荷预测中十分常用。
基于BP和SOM神经网络相结合的电力负荷预测研究
2020年28期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application基于BP 和SOM 神经网络相结合的电力负荷预测研究易礼秋(新疆财经大学统计与数据科学学院,新疆乌鲁木齐830012)1概述随着时代的快速发展,科学技术与经济技术的不断更新,电力能源在当代社会里扮演着一个十分重要的角色,是生活中不可缺少的一部分。
电力系统的正常运行保障了各行各业的用电需求,它的供应与国家经济和人们生活有着密切关联。
电力负荷预测尤其是短期电力负荷预测,有益于系统维持可用发电容量与电力需求之间的平衡,准确的短期电力负荷预测,电力系统的作用是对各个行业的用户提供尽可能高质量和可靠性强的电能。
电力系统的准确预测与电力系统的控制以及运行有着密切的相互作用,也是电网规划的重要依据,准确可靠的电力负荷预测能够确保系统的稳定运营,为我们的生活增添了多彩多样的色彩。
电力负荷预测是电力系统稳定运作的至关重要的部分,以电力负荷为对象进行的一系列预测工作,通常负荷预测可根据应用目的和预测时间长短的不同,可以分为短期、中期、长期这几类,其中,短期负荷预测对于电力系统的经济稳定运行以及人们生活质量有着重要作用,从预测对象来看,电力负荷预测包括对未来电力需求量(功率)的预测和对未来用电量(能量)的预测以及对负荷曲线的预测,其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布,为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据,在发电这一过程中,精确测量负荷大小有利于节能减排、降低经济成本、改进提升电能性能,还起到保护环境的作用,这更体现出短期电力负荷预测的重要性,为了精准及时地预测电能的消耗具体情况,对电力负荷预测来说能够建立预测模型是十分必要的因素。
近年来,国内外对短期电力负荷预测模型进行研究是非常广泛的,针对其预测方法也是在不断创新,经典预测方法包括时间序列法、指数平滑法、回归分析法等等;现代主要预测方法有灰色预测法、支持向量机法、随机森林预测法、人工神经网络方法、小波分析法等等。
电力市场下负荷分析与预测优化方法的研究
he t r e s u l t s o f p r e d i c t i o n ,t h i s me t h o d c o n v e r g e s f a s t ,p r e d i c i t o n a c c u r a c y i mp r o v e d s i g n i i f c a n t l y . A p p l i c a t i o n i n he t p o we r ma r k e t a n a l y s i s a n d f o r e c a s t i n g h a v e v e r y g o o d e f f e c t a n d p r o s p e c t . Ke y wo r d s :n e x t d a y e l e c t r i c i t y ma r k e t ;a n a l y s i s a n d f o r e c a s t ;p a r t i c l e s w a r m a l g o i r h m ;B t P n e t wo r k
a n d f o r e c a s t o p t i mi z a t i o n me t h o d
MA L i . x i n, PENG Hu a . k u n, LI Yu a n
( S h a n g h a i Ke y L a b o f Mo d e r n Op i t c a l S y s t e m, U n i v e r s i t y o f S h a n g h i a f o r S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , S h a n g h a i 2 0 0 0 9 3 , C h i n a )
基于BP算法的电力系统负荷预测
科技信息0.引言由于各种因素的影响,电力负荷需求是不断变化的。
电力系统负荷预测就是对电力负荷需求的预测。
根据电力负荷需求的预测,对发电、输电和电能等方面做合理安排,对电力系统的安全、经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响。
做好负荷预测已成为电力系统管理现代化的重要手段。
预测结果的准确与否直接影响到电力部门的经济效益,而传统的方法往往达不到所要求的预测精度。
神经网络是模拟人脑结构的具有自我学习能力的系统模型。
BP (Back Propagation)算法是在多层前馈神经网络上学习的。
BP网络由输入层、输出层及隐藏层组成,隐藏层可有一个或多个,每层由多个神经元组成。
其特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接;各层内神经元之间无任何连接;各层神经元之间无反馈连接。
输入信号先向前传播到第一层隐藏结点,经过变换函数之后,把第一层隐藏结点的输出信息传播到下一层隐藏结点,直到传播到输出结点,经过处理后再给出输出结果。
而BP算法的学习过程(即误差的修正过程)是从输出层向着输入层进行的。
负荷预测模型的好坏与所用的数据有很大关系。
与电力系统负荷预测有关的数据集种类繁多、格式多样、数据来源广泛、具有不完整性等。
为准确利用这些数据进行负荷预测,对数据做预处理。
基于数据挖掘的电力系统负荷预测包括负荷预测挖掘的需求定义、数据收集与预处理、执行负荷预测挖掘、挖掘结果的输出与评估。
基于数据挖掘的电力系统负荷预测的过程如图1。
图1基于BP算法的电力负荷预测系统体系结构在负荷预测挖掘需求定义阶段,应确定基于BP算法的电力负荷预测的要求,比如电力负荷预测的类型(最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测)、目的(超短期、短期、中期和长期)等。
数据收集及预处理阶段主要是确定相关属性、收集数据、进行预处理,在此基础上建立数据仓库。
负荷预测挖掘阶段主要是构建神经网络模型、用BP算法进行训练,并用训练好的模型进行预测。
1.数据预处理及数据仓库的建立1.1数据收集及预处理(1)相关属性的确定与电力系统负荷预测有关的条件属性和目标属性包括气象属性、节日属性、日期时间属性和电力属性等。
BP神经网络在电力系统负荷预报中的应用研究
附 录 .......................................................................................................................................3..1.. 参考文献 ...................................................................................................................................3..3.. 后 记 .......................................................................................................................................3..4..
5.2 基于 BP 网络电力负荷预测的 MATLAB 仿真 ...........................................................2..6 5.2.1 BP 网络设计 ..............................................................................................................2..6. 5.2.2 网络训练 ....................................................................................................................2..7.
电力系统中的负荷预测问题分析与研究
电力系统中的负荷预测问题分析与研究电力系统是一个复杂的系统,在其中负荷预测问题一直是一个亟待解决的难题。
负荷预测是指对于未来一段时间内电力负荷的变化进行估计和预测。
电力系统需要对负荷预测进行准确的预测,以便在相应的时间段内对电力进行供给和调节,保证电网稳定运行。
在实际生产中,负荷预测是影响电力系统运行的重要因素之一。
本篇文章将为大家介绍电力系统中的负荷预测问题,包括其影响因素和解决方案。
一、负荷预测的影响因素在电力系统中,负荷预测受到很多因素的影响,主要有以下几点:1、季节性因素:当气温变化、天气变化和构成负荷的产业结构变化时,电力消耗会产生季节性的波动。
季节性因素是一种显著的、长期的因素,因此必须充分考虑它的影响,以便制定相应的电力计划。
2、节假日因素:在特殊的节日或事件期间,负荷需求会出现异常波动,如春节、国庆节等,因此需要针对其后续期间进行特别的预测分析。
3、经济因素:经济因素也是影响负荷预测的一个重要因素。
经济的发展程度和社会的生活水平,都在直接或间接地影响着电力的发展和消费。
4、环境因素:环境因素是影响负荷预测的一个重要因素。
空气质量、能源的储量和生命周期等都会影响当地的电力需求和供应。
二、负荷预测的解决方案为了解决电力系统中的负荷预测问题,必须采用相应的解决方案。
目前解决负荷预测问题的方式有以下几点:1、统计方法:统计方法是负荷预测的传统方法,它是根据历史数据建立的模型,利用时间序列数据或者回归分析等方法对未来负荷进行预测。
由于统计分析方法的计算简单,对于中长期预测结果准确性较高,因此现在仍被广泛使用。
2、人工智能技术:人工智能技术是负荷预测的新兴技术之一。
其基于计算机程序的数据模型,利用机器学习、数据挖掘等技术来进行负荷趋势的预测。
其核心思想是通过利用历史数据和未来导向预测来提高预测准确性。
3、集成方法:随着人工智能技术的发展,集成方法已经将多种预测技术融合成一种新型的负荷预测方法。
BP神经网络在建筑物空调负荷预测中的应用评述
关 键 词
B P神 经 网络 负荷 预 测
APPLI CATI oN REVI EW oF BP NEUTRAL NETW oRK R Fo PREDI CTI oN oF
CooLI NG LoAD N R I AI CoNDI oND F TI G oR BUI DDI L 『 GS
维普资讯
第2 4卷第6期
20 0 7年 6月
计算机应用与软件
Co u e p ia in n o t r mp t rAp lc t s a d S fwa e o
Vo . 4 No. 12 6
J n 2 0 u .o 7
B P神 经 网络 在 建 筑 物 空调 负 荷 预 测 中 的应 用 评 述
h
也应 用于研究建筑 物的动态 热特性 , 以便 实施节 能控制 。人 工 神经 网络 ( N 的反向传播 ( akPoaa o , A N) B c rpgt n 简称 B ) i P 训练算 法是一种迭代梯度算法 … , 用于求解前 馈 网络 的实 际输 出与 期 望输 出的最小均方差值 ,P网作 为一种 反向传递 并能修正误 差 B
Z e gHufn - B i ig L n u h n i a a n J iA g i
( colfE v om na Mu ip l n i eig X ' nvrt r icue& Tcn l yX ' 1 05,ha x, hn Sh o o ni n etl& r n i gn r , in U i syo c t tr caE e n a e i fA h e eh o g ,i n70 5 Sa n iC i o a a) ( nr n ni n na E gnr gDp r n,h ny a ntuefTcnl y Z egh u40 0 , e n C i ) E g a dE v om t l n i i e y re e n eat t Z g u nI i to eh o , hnz 5 0 7 H n , hn e m o st o g o a a
BP算法及其优缺点
BP算法及其优缺点BP算法,即反向传播算法(Backpropagation algorithm),是一种在人工神经网络中被广泛应用的训练算法。
它通过将误差从网络的输出层反向传播到输入层,来调整网络中的连接权值,以达到学习和逼近目标函数的目的。
BP算法的步骤如下:1.初始化网络的连接权值2.将输入样本送入网络,通过前向传播计算得到输出结果3.计算输出层的误差,并将误差反向传播到隐藏层和输入层4.根据误差调整连接权值5.重复步骤2-4,直到达到停止条件(如误差小于一些阈值或达到最大迭代次数)BP算法的优点包括:1.强大的拟合能力:BP算法适用于解决非线性问题,能够学习和逼近各种复杂的函数关系。
2.广泛适用性:BP算法可以应用于多种不同的学习任务,包括分类、回归、聚类等。
3.支持并行计算:BP算法可以通过多个节点同时计算数据的梯度,从而加速训练过程。
然而,BP算法也存在一些缺点:1.容易陷入局部最优解:BP算法的目标是最小化误差函数,但是由于其基于梯度下降的策略,容易陷入局部最优解而无法收敛到全局最优解。
2.训练速度慢:BP算法通常需要大量的训练样本和迭代次数才能达到较好的学习效果,造成了训练速度较慢。
3.对初始权值敏感:BP算法的性能受到初始权值的影响,不同的初始权值可能导致不同的训练结果。
4.容易出现过拟合问题:BP算法在训练样本数量较少或网络结构过于复杂的情况下,容易出现过拟合现象。
针对这些缺点,研究者们提出了一些改进和优化的方法,如使用正则化技术来减小过拟合的风险、采用随机梯度下降来加速训练速度、引入动量项来增加学习的稳定性等。
综上所述,BP算法是一种经典的人工神经网络训练算法,具有强大的拟合能力和广泛的适用性。
但是它也存在一些缺点,如容易陷入局部最优解、训练速度慢、对初始权值敏感等。
在实际应用中,我们需要根据具体问题的特点和需求,综合考虑优缺点,在算法的改进和优化上进行进一步的研究和探索。
负荷预测的误差分析方法
负荷预测的误差分析方法由于负荷预测是一种对未来负荷的估算,因此,它与客观实际还是存在着一定的差距,这个差距就是预测误差。
预测误差和预测结果的准确性关系密切。
误差愈大,准确性就愈低;反之,误差愈小,准确性就愈高。
可见,研究产生误差的原因,计算并分析误差的大小,是有很大意义的。
这不但可以认识预测结果的准确程度,从而在利用预测资料作决策时具有重要的参考价值,同时,对于改进负荷预测工作,检验和选用恰当的预测方法等方面也有很大帮助。
一、产生误差原因产生预测误差的原因很多,主要有以下几个方面:(1)进行预测往往要用到数学模型,而数学模型大多只包括所研究现象的某些主要因素,很多次要的因素都被略去了。
对于错综复杂的电力负荷变化来说,这样的模型只是一种经过简单化了的负荷状况的反映,与实际负荷之间存在差距,用它来进行预测,也就无可避免地会与实际负荷产生误差。
(2)负荷所受影响是千变万化的,进行预测的目的和要求又各种各样,因而就有一个如何从许多预测方法中正确选用一个合适的预测方法的问题。
如果选择不当的话,也就随之而产生误差。
(3)进行负荷预测要用到大量资料,而各项资料并不能保证都是准确可靠,这就必然会带来误差。
(4)某种意外事件的发生或情况的突然变化,也会造成预测误差。
此外,由于计算或判断上的错误,如平滑常数的选择不妥,也会产生不同程度的误差。
以上各种不同原因引起的误差是混合在一起表现出来的,因此,当发现误差很大,预测结果严重失实时,必须针对以上各种原因逐一进行审查,寻找根源,加以改进。
二、预测误差分析分析预测误差的方法和指标很多,现主要介绍如下几种。
1. 绝对误差与相对误差设Y 表示实际值,表示^Y 预测值,则称^Y Y -为绝对误差,称^Y YY-为相对误差。
有时相对误差也用百分数^100%Y YY-⨯表示。
这是一种直观的误差表示方法。
在电力系统中作为一种考核指标而经常使用。
2. 平均绝对误差^1111||||n ni i i i i MAE E Y Y n n ====-∑∑式中,MAE —平均绝对误差;i E —第i 个预测值与实际值的绝对误差; i Y —第i 个实际负荷值;^i Y —第i 个预测负荷值。
基于改进型BP算法的电网负荷预测研究
Re e r h o o r la o e a tb s d o m p o e s a c n p we o d f r c s a e n i r v d BP l o i m ag rt h
Z A G H la U iu H N a t ,X E L- -o j
一
个从输入到输 出的映射 的话 , 则这一映射过程是
A IA模型 , RM 但此模型的辩识是建立在过程 自相关 与偏相关函数的分析基础之上 的, 而这种分析惟有
离线才能完成 , 不能在线建立 A I A模型。所 以, RM 探求新的准确可靠的方法来进行 电网负荷在线预报
已成 为 当务 之急 。
0 引言
电网负荷预测理论与方法的研究是电力系统安 全运行的重要内容 , 在实践中无论是制定 电力系统
在一个模拟学Hale Waihona Puke 数据行为的机制上建立起来 的。由
于神经网络有很强的自学习、 适应能力 , 自 因此可以 提高精度 。多层前传 网络模型及 B 算法是应用最 P
为广泛的一种 网络模 型和算法。B 模型利用非线 P 性最优化 中的梯度下降法将样本集中的 i0问题转 1 变为一个最优问题 , 用迭代运算使权值不 断趋于最 优, 而这就是网络的学习过程。 如果把 B P网络看成
个高度非线性映射 。 设输入节点数为 n 输 出节点 , 数为 m, 则网络是从 到 的映射
一
F: R“
尺
而对于真正的样本集合 { }可 以认为存在某一 X ,
映射 G 使 ,
=
G X ) i= 12 … …k ( ,,
1 人工神经 网络 B P模 型
相对 于 Bx ek s 间序 列法 这 种模 型 驱动 o —Jni 时 n
电力负荷预测算法的准确度与稳定性分析
电力负荷预测算法的准确度与稳定性分析随着电力系统的不断发展和运营成本的不断上升,电力负荷预测成为电力系统规划和运营中的关键任务之一。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划,优化电网调度,降低成本,提高供电可靠性。
而负荷预测算法的准确度和稳定性则直接影响到预测结果的可信度和实用性。
本文将针对电力负荷预测算法的准确度与稳定性进行分析,并对当前主流的负荷预测算法进行评估和比较。
首先,对于负荷预测算法的准确度来说,数据的准确性是至关重要的。
电力负荷预测算法通常需要基于历史负荷数据进行建模和预测。
因此,数据的采集和处理过程必须准确无误,以保证预测模型的可靠性。
此外,负荷预测算法需要考虑到多种因素的影响,例如天气因素、季节性变化、节假日等。
只有综合考虑这些因素,并进行合理的建模和预测,才能得到准确的负荷预测结果。
因此,算法的准确度取决于模型的建立过程和参数的选择。
常用的负荷预测算法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
这些算法在建模和预测过程中,可以根据实际情况选择合适的算法和参数,以提高预测结果的准确度。
其次,对于负荷预测算法的稳定性来说,算法的稳定性不仅表示了算法在不同场景下的鲁棒性,也反映了算法对异常负荷情况的适应能力。
电力系统中的负荷波动是不可避免的,而在负荷预测中,我们需要保证算法能够在各种情况下都能够产生可靠的预测结果。
因此,稳定性成为评估负荷预测算法的重要指标之一。
对于时间序列分析算法来说,稳定性可以通过检验预测误差的稳定性来评估。
回归分析算法,如支持向量回归,可以通过与异常负荷数据的拟合程度和表现来评估其稳定性。
神经网络等机器学习算法,可以通过交叉验证和模型误差的分析来评估算法的稳定性。
目前,在电力负荷预测领域,常用的算法包括时间序列分析、回归分析和神经网络。
时间序列分析是一种基于历史负荷数据的预测方法,常用的模型包括移动平均法、指数平滑法和季节性模型等。
回归分析是一种基于自变量和因变量之间关系的预测方法,常用的模型包括线性回归、非线性回归和支持向量回归等。
浅析BP网络在电力系统负荷预报中的应用
【 技术应用 】 j VAL 麟
浅 析B 网络 在 电 力 系 统 负荷 预 报 中 的 应 用 P
刘 志 刚
( 西吉安供 电公司 江 江西 吉安 330) 4 0 0
摘
要 : 电力负荷预报 对 电力 系统控制 、运行和 计划都有 着重要 意义 。B 网络是系统 预测 中应用广泛 的一种 网络形式 ,采用B 神 经网络对 负荷值进 行预报 P P
点 ,B 网络 就 可 以逼近 任 意 的非 线性 映射 ,体现 了人工 神 经 网络 中最精 华 P 的部 分 。 如 图1 所示 ,这 是一 个 三层 B 网络 。一 般来 说 ,B 网络 是一 种 具有 三 尸 P 层 或 三层 以上 的多层 神 经 元 网络 , 由输 入 层 、隐 含层 和 输 出层组 成 。它 的 上 下各 层 之 间的 各个 神 经元 实现 全 连接 ,即上 一层 的每个 神 经元 与下 一层 的每 一 个神 经元 都有 连接 ,而左 、右 :各层 之 问无连 接 。
为 网络 的输入 变量 。因此 ,输 入 变量 是 一个 l维 的 向量 。输 出向量 为 预测 5 日当天 的 l个 负荷 值 ,即 一天 中 每个 整 点的 电力 负 荷 。因此 ,输 出变量 为 2
一
现 。 由于输 入数 据 为 1维 的 向量 , 因此 , 网络 输入 层 的神 经元 有 l个 ,根 5 5
负荷预 测对 电力系 统控 制 、运行 和计 划 都有 着重 要 意义 。 电力系 统 负 荷 变化 受 多方 面影 响 ,一 方面 ,负荷 变化 存 在着 由未知 不确 定 因素 引起 的 随机波 动 ;另 一方 面 ,又 具有 周 期变 化 的规 律 性 ,这也 使得 负 荷 曲线 具有 相 似性 。 同时 , 由于 受天气 、节假 日等特 殊 情况 影 响 ,又使 负 荷变 化 出现 差 异 。电力 系统 负 荷短 期预 报 问题 的 解决 办法 和 方式 可 以分 为 统计 技术 、 专家 系统 法和 神经 网络 法等 3 。统 计技 术 中所用 的短 期负 荷模 型一 般可 归 种 为 时间系 列 模型 和 回归模 型 。时 间系列 模 型 的缺 点在 于 不能 充分 利用 对 负 荷性 能有 很 大影 响 的气候 信 息和 其 他 因素 ,导 致 了预 报 的不准 确 和数 据 的 不稳 定 。回 归模 型虽 然考 虑 了气 象信 息 等 因素 ,但 需 要事 先知 道 负荷 与 气
电力负荷预测准确率的影响因素及应对措施
电力负荷预测准确率的影响因素及应对措施摘要:随着时代的发展和人民生活水平的提升,人民对于电力的需要也越来越大,这就给电力配送带来了很大的压力。
在电力公司进行电力配送之前,都要对相关地区的用电情况进行预测,预测数值包括用电最小值预测以及电力的最大值负荷预测。
对电力进行预测,就能为后续的电力配送提供精准的数据,以保证配送的电力能够满足当地居民的用电的需要,也能避免在配送过程中出现电力浪费等现象。
但是在现实的预测过程中,由于相关地区用户量巨大,用电时间和总量的调查也就很困难,加上各种突发事件造成的用电负荷变化,各种因素都会对预测的结果的造成影响,从而降低用电负荷预测准确率。
本文就从电力负荷预测入手,浅谈电力负荷预测准确率的影响因素以及其应对措施。
关键词:电力负荷预测;准确性;影响因素;应对措施电力能源作为现代生产生活中常见的能源,为社会的发展作出了重要的贡献,但在现代社会的发展过程中,随着生活水平的提升和经济的发展,人们对于电力的需求越来越大,也就对电力的配送造成了很大的压力,电力企业为了避免电力的损失或者是要想满足相关区域的电力需求,就要对该地区的电力用量进行预测。
对其进行电力负荷预测,才能了解当地具体的用电总量,从而制定出合理的配电计划。
但是由于用电单位的复杂性和庞大性,电力负荷预测经常会受到这些因素的影响而导致准确率的下降。
另一方面,各种以外因素以及不可预料的情况也会对电力负荷预测造成影响。
这些因素的存在,直接影响了相关人员的预测准确度,不利于电力企业的电力配送,很容易造成电力配送不足或者是过量问题。
这就需要电力企业解决预测环节存在的影响因素,尽量提升准确性,帮助电力配送找出正确的范围。
一、电力负荷预测概述(一)电力负荷的含义在相关区域内,用电单位一旦使用电力,就会产生用电负荷,电力负荷,又称用电负荷,是指电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和,称为用电负荷。
根据电力用户的不同负荷特征,电力负荷可区分为各种工业负荷、农业负荷、交通运输业负荷和人民生活用电负荷等。
粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用
m d l n ovn aiu n u n ig fcos i b i .T e so ・ r o d frc s n fa p w rsse i o e vligv r sif e cn atr s ul h hr tm la oea t g o o e ytm s i o l t t e i e fm d ui t x dP O B p r r e s emie S - P  ̄grh a di p v P agr h rs e t ey h ersl n iae o g n h o tm r e B to tm ep c v l.T ut idc t i n m od i i e s
文献标识码 : A 文章 编号 :61 94 2o )0—09 —0 17 —02 (07 1 03 4
中图分类号 :M 1 T 75
Ap f ai n o S BP Alo i m e t c P we y t m p c t fP O- g rt i o h i Elcr o r S se n i
Ab ta t 0i rv ea crc f es otem a rcs n ,i i p p r S B y r l sr c :T mpo et c uayo h r tr l df ea t g nt s a e 。aP O・ P h b d a・ h h t - o o i h i
粒 子群优 化算法 ,
并将这种智能算法与 B 算法相结合 , P 形成了粒子群优化 B 算法模型, P 建立了计及气象因寒的短
期负荷预测模型 . 通过具体算例将此模型与单纯的 B 模型进行比较, P 结果表明: 该算法具有较高
的预测精度 , 全能满足实际工程的要求 . 完 关 键 词: 粒子群算 法 ;P B 模型 ; 粒子群优化 B 模 型 ; P 短期负荷预测
电力系统短期负荷预测的研究
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 (4)1.4 电力系统负荷预测的现状 (4)1.5 电力系统负荷预测的程序 (5)1.6 本文的主要工作 (6)2 电力系统短期负荷预测的研究方法 (7)2.1 经典预测方法 (7)2.2 现代负荷预测方法 (8)3 人工神经网络概述 (12)3.1 人工神经网络发展简史 (12)3.2 人工神经网络模型 (12)3.3 人工神经网络的工作原理 (13)3.4 人工神经网络的特点 (14)3.5 人工神经网络的发展趋势及研究热点 (15)3.6 神经网络BP算法 (15)4 电力系统短期负荷预测建模及MATLAB实现 (19)4.1 基于神经网络的电力系统短期负荷预测建模 (19)4.1.1 正向建模 (19)4.1.2 逆向建模 (19)4.2 电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 (20)4.2.1电力系统短期负荷预测问题描述 (20)4.2.2 输入/输出向量设计 (21)4.2.3 短期负荷预测的BP网络设计 (23)4.2.4 网络训练 (24)4.3 结果分析 (29)结论 (32)谢辞 (33)参考文献 (34)附录Ⅰ:数据归一化MATLAB程序代码 (35)附录Ⅱ:BP算法MATLAB程序代码 (39)附录Ⅲ基于BP神经网络的不同隐层节点数的负荷预测结果 (41)电力系统短期负荷预测的研究摘要:随着我国电力事业的发展,电网管理日趋现代化和智能化。
电力系统负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意,成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一,是实现电力系统安全、经济、高效运行的基础。
对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,无不依赖于精准的负荷预测。
在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。
改进的BP算法在短期负荷预测中的应用
I p o e m r v d BP t r n t pl a i n f r Ne wo k a d IsAp i to o c S o tt r a r c si g h r-e m Lo d Fo e a tn
MIYANG,Z a g q n ,L h n — u HU W n — i g IZ e g h i
第2 7卷第 1 期 21 0 1年 2月
上
海
电 力 学 院
学 报
Vo. 7, No 1 12 .
F b 2 l e. 01
J r a o S a g a Uni ri o Elcrc P we ou n l f hn h i vest y f et o r i
的左 右 各层之 间 的各 神 经 元 实 现 全 连 接 , 即左 层
通讯 作者简介 :米 阳 (9 6一) 女 , 士 , 17 , 博 教授 , 南 南 阳人. 河 主要 研 究 方 向为微 网 控 制 、 能 控 制 等 . ・ al 智 Em i :
mi a g @ 1 3 c r . y n mi 6 . o n
fr c s n a e n t e r s o s u c in o t u i t g a d a a t e me s r s t mp o e t e o e a t g b s d o e p n e f n t u p tl i n d p i a u e o i r v i h o mi n v h p e iin a d ef in y o h e r l n t r . T e i lt n r s l s o s t e v l i f t e r c s n f c e c f t e n u a ewo k o i h s mu a i e u t h w ai t o o h d y h i r v me t a u e ,w i h c n a h e e t e s t fc oy fr c si g r s l. mp o e n me s r s h c a c iv h ai a tr o e a t e u t s n Ke r s n u a ewo k;B g r m ;s o ttr la o e a t g y wo d : e r ln t r Pa ot l i h h r em o d f r c si — n
电力系统中的负荷预测技术研究现状与挑战
电力系统中的负荷预测技术研究现状与挑战随着电力系统的快速发展,负荷预测技术在电力系统运营和规划中起到了重要的作用。
负荷预测技术能够准确预测未来一段时间内的电力负荷需求,为电力系统的调度和规划提供可靠的参考。
本文将对电力系统中负荷预测技术的研究现状进行综述,并探讨在当前面临的挑战。
负荷预测技术是基于历史数据和一些辅助信息来预测未来一段时间内的负荷需求。
近年来,基于机器学习方法的负荷预测技术得到了广泛应用。
传统的机器学习方法包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
这些方法可以通过对历史负荷数据进行训练,来预测未来的负荷需求。
此外,近年来深度学习方法的兴起也为负荷预测技术带来了新的机遇。
深度学习方法通过建立深层神经网络模型,通过学习大量数据来提高负荷预测的准确性。
在电力系统中,负荷预测技术的应用涵盖了多个领域。
首先是电力系统调度领域。
负荷预测是电力系统调度的基础,准确的负荷预测可以帮助调度员优化电力系统的运行。
其次是电力市场领域。
负荷预测可以帮助电力市场运营者预测未来的需求,制定合理的市场策略。
此外,负荷预测技术还在电力系统规划、风电和光伏发电等新能源领域得到了广泛应用。
然而,负荷预测技术在实际应用中面临着一些挑战。
首先是数据的不确定性。
电力系统中的负荷数据受到多种因素的影响,如季节变化、天气条件和人口增长等。
这些因素的不确定性使得负荷预测变得困难。
其次是数据的稀疏性。
在某些地区,由于数据采集设备不足或不可靠,导致负荷数据的稀缺性,给负荷预测带来了困难。
此外,负荷预测技术还面临着建模复杂度高、计算量大和模型鲁棒性差等挑战。
为了克服这些挑战,研究人员正在不断探索和发展新的负荷预测技术。
首先是引入更多的辅助信息。
除了历史负荷数据,一些辅助信息,如天气数据、经济指标等,可以提供更多的预测依据。
利用这些辅助信息,可以提高负荷预测的准确性。
其次是引入先进的模型和算法。
深度学习方法在负荷预测中取得了显著的成果,但是这些方法需要更多的计算资源和数据支持。
电力数据中的负荷预测与异常检测分析
电力数据中的负荷预测与异常检测分析摘要:智能电网是关键的发展前景,但在各个阶段的信息规划中,都涉及到电力数据。
大数据时代的到来让每个人都明白了数据的价值,而电力数据信息的内容可以合理处理电网安全稳定问题,为电网运行控制提供支持。
因此,有必要对电力数据管理和分析中的负荷预测分析及异常检测算法进行科学研究。
关键词:电力数据;负荷预测;异常检测电力数据已成为电网发展趋势和优化的重要依据,尤其是电力负荷预测和电力数据异常检测。
为了更快地处理电网运行问题,优化和扩展预测分析和检测算法,充分利用数据在可持续发展理念中的应用。
1数据管理1.1系统推进数据质量治理,夯实数字化转型基石确保数据质量是有效发挥数据价值的基础。
供电企业应根据业务需求和系统特点,制定源端数据录入规则、录入标准和录入责任,建立“数据质量责任制”制度。
按照“谁生产、谁提供、谁负责”的原则,形成数据质量评估报告,全面推进数据质量源头控制。
同时,结合业务数据的应用需求,从数据准确性、完整性、一致性、规范性和及时性等方面全面评价数据质量管理的质量和有效性,实施“以应用促治理、以应用促质量”的数据质量管理战略,夯实供电企业数字化转型的基石。
1.2中站连接源数据系统,加固数字化转换塔基础按照“一个数据源”的管理原则,收集内部和外部核心数据资源,实现数据源、导出、一次性收集和多种用途的统一。
根据数据,分批、分步访问内部和外部数据。
内部数据包括人力资源、财务、物资、规划、建设、交通检测、营销等核心业务系统数据,外部数据包括气象、地图、灾害、环保等三方系统数据,实现统一数据采集、统一授权、统一呼叫、集中共享。
基于数据中心的数据集成和数据分析能力,规范化支持供电企业的数据共享和应用需求。
依托数据中心提供灵活统一的数据存取、存储、计算和大数据分析管理服务,形成“地州”三级联动数据共享服务体系→ 县→ 团队/供电站”,为公司各部门提供实时稳定的数据共享访问、数据交互等服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
3.2.2 BP 算法在负荷预测中的存在的问题
BP 算法由于包含有隐含层的多层前馈网络,因而大大的提高了神经网络的分类,但是经过实践研究发现,BP 算法存在收敛速度慢,学习效率低等问题,因而如果将其直接使用在负荷预测中时往往会出现问题。
BP 算法应用在负荷预测中存在着以下缺点:
(1)易形成局部最小而全局得不到最优。
BP 算法是一种非线性优化算法,它的实质从数学上看其实是一种梯度下降法,而它得到的网络误差曲面是一种复杂的高维的曲面,沿着曲面的负梯度调整权值的时候,会出现容易收敛的局部最小点,但并不是全局最优点。
(2)BP 算法效率低,收敛速度慢。
由于要保证算法的收敛性,必须设定学习率η很小,反向传播的时候网络参数的调节幅度不能过大,因而往往需要进行成千上万次迭代才能得到预期的结果。
(3)BP 神经网络中隐含层神经元数、网络参数以及连接权初值选择等问题目前尚缺乏理论支撑,只能依靠经验进行选择。
(4)BP 神经网络的泛化能力弱,训练新样本的时候有遗忘旧样本的趋势。
从以上分析可知,BP 神经网络存在的主要问题有收敛速度慢,学习效率低,迭代次数高,计算量大、训练易瘫痪、隐含层神经元个数难以确定等问题。
另外因为BP 算法比较复杂,隐含层神经元个数、激励函数等都是靠经验进行选择,长久以来这方面的理论还不够成熟,缺乏理论支持。
要想将其更好的应用在电力负荷预测中,必须对其进行一定的改进。