电力负荷预测的研究
电力负荷预测研究文献综述
电力负荷预测研究文献综述电力负荷预测是指利用先进的计算机技术、数学模型和统计方法，对未来一段时间内的电力总负荷进行预测和规划。
电力负荷预测的准确性直接影响到电力市场的稳定与发展，因此，对于电力负荷预测的研究也日益引起人们的关注。
一、电力负荷预测的背景和意义电力是维持现代社会正常运转的重要资源，而电力负荷预测则是保证电力供需平衡、维持电力市场稳定的关键。
电力负荷预测除了对电力市场有着深远的影响外，还可在政府、企业和居民之间协调用电、降低用电峰谷差距、提高电网供电效率等方面减轻压力。
二、电力负荷预测研究现状近年来，国内外学者在电力负荷预测方面进行了大量的研究，主要在以下四个方面：1. 基于时间序列分析的电力负荷预测时间序列分析是一种基于时间序列数据的统计学方法，已被广泛应用于电力负荷预测。
这种方法可以分为平稳性分析、自回归模型、移动平均模型、ARIMA模型、GARCH模型等多个分支。
2. 基于人工神经网络的电力负荷预测人工神经网络是一种模仿人类神经系统建立的无监督神经网络模型，已被成功应用于电力负荷预测。
该模型可以进行非线性建模，模拟各种非线性因素对电力负荷的影响。
3. 基于物理模型的电力负荷预测物理模型是一种以电力系统的基本物理特性为基础的模型，主要包括负载特性、发电机特性和输电线路特性三个方面，目的是利用物理规律来对电力负荷进行预测。
4. 基于智能优化算法的电力负荷预测智能优化算法是一种基于进化计算理论、人工智能(AI)和机器学习等多学科知识的新型算法。
目前，包括遗传算法、模拟退火、粒子群算法等多种智能算法已被应用于电力负荷预测中。
三、电力负荷预测存在的问题和展望目前，电力负荷预测模型仍存在一些问题，包括模型的结构和参数设计、样本数据质量和数量、监控参数及变量设计等方面的不足。
针对这些问题，未来的研究主要可从大数据处理、机器学习、深度学习、人工智能等方面入手，精确的电力负荷预测模型将成为未来电力市场具有竞争力的关键。
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言：在电力系统中，准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。
电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素，预测未来一段时间（如天、周、月）内的电力负荷情况。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度，合理安排发电和输电，有效解决电力供需平衡问题，提高电网运行效率和经济性。
一、传统的电力负荷预测方法：1. 时间序列方法：时间序列方法是一种常用的负荷预测方法，其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性，预测未来的负荷情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。
这些方法适用于短期负荷预测，但对于长期预测效果不佳。
2. 统计回归方法：统计回归方法通过建立负荷与相关因素（如气温、湿度、日照等）之间的函数关系，进行负荷预测。
常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且考虑了外部因素的影响，但要求提供大量的相关数据。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法：1. 神经网络方法：神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型，通过学习历史数据中的模式和规律，进行负荷预测。
常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
这些方法适用于短期和中期负荷预测，可以更好地捕捉负荷的非线性关系。
2. 支持向量机方法：支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题，通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且具有较好的泛化能力。
3. 遗传算法方法：遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程，寻找最优的解决方案。
常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。
这些方法适用于长期负荷预测，可以考虑多个因素之间的复杂关系。
电力系统中的负荷预测与优化研究
电力系统中的负荷预测与优化研究随着社会的发展，能源需求越来越大，电力已经成为现代社会不可或缺的一部分。
而电力系统的稳定运行则需要精确地预测电力负荷，并对电力供应进行优化调控。
因此，近年来，电力系统中的负荷预测与优化研究成为了重要的研究方向之一。
一、电力负荷预测技术电力负荷预测指的是通过预测未来一段时间内的负荷需求，从而制定出更合理、更有效的电力调度方案。
目前，电力负荷预测技术主要包括经验法、统计法和机器学习等方法。
经验法，顾名思义，就是通过历史数据和专家经验来进行负荷预测。
这种方法不需要过多的模型和算法，其原理简单易懂，但是不能很好地应对复杂的负荷预测问题。
统计法则是通过统计学原理，对历史数据进行整理和分析，从而得出未来负荷需求的预测结果。
该方法需要背景丰富的统计学知识，能够处理一些较为复杂的负荷预测问题。
机器学习方法则利用计算机算法和数学模型，从大量的历史数据中学习并建立预测模型，从而得出未来负荷需求的预测结果。
机器学习方法的优势在于其能够应对较为复杂的预测任务，并具有很强的智能化程度。
二、电力负荷优化调度技术电力负荷优化调度则是通过调整电力系统中各个环节的运行状态，从而优化电力供应和分配，以满足电力市场的需求。
电力负荷优化调度主要包括以下几个方面：1. 负荷均衡：通过优化各个发电厂和变电站的负荷分配方式，实现对电力市场供需的平衡。
2. 电力经济性：通过调整电力市场的运行策略，实现电力供应成本的最小化，从而提高电力经济性。
3. 电力安全性：通过优化电力系统的运行状态，确保电力系统运行的稳定性和安全性。
4. 环境保护：通过降低电力系统的能耗和排放，实现对环境的保护。
当前，电力负荷优化调度技术的发展主要围绕智能化、大数据和人工智能等方向展开。
在这些技术的支持下，电力负荷优化调度将更加高效、精确和可靠。
三、电力负荷预测与优化研究的应用目前，电力负荷预测与优化研究已经被广泛应用于电力市场的各个环节。
其中，最为常见的应用包括：1. 电力市场：通过电力负荷预测和优化调度技术，对电力市场进行供需规划，并制定出更合理、更经济的供电策略，实现电力市场的稳定和繁荣。
电力系统负荷预测方法研究
电力系统负荷预测方法研究随着社会的不断发展，电力已经成为了现代工业、农业、交通等各行各业中不可或缺的基础设施之一。
而负荷预测就是电力系统中至关重要的环节。
一般而言，负荷预测包括长期预测、中期预测和短期预测三个层次。
其中长期预测可以用于电力生产和输电设施的投入规划，中期预测则用于电力系统运行调度和电力市场交易，而短期预测则主要涉及电力系统实时调度和安全运行管理等方面。
本文主要就电力系统负荷预测的方法进行讨论。
一、时间序列预测方法时间序列预测方法是目前电力系统负荷预测主要手段之一。
这种方法最重要的是基于一个假设，即历史负荷记录与未来负荷变化之间存在一定的规律，可以利用这种规律进行负荷预测。
时间序列预测方法通常分为单变量预测和多变量预测两种类型。
1. 单变量预测单变量预测并不涉及负荷变化所可能影响的其他因素，而是仅基于历史负荷数据来预测未来负荷变化。
该方法适用于短期预测，可使用的预测模型包括时间序列分析、单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法四种。
时间序列分析是以时间序列为基础的建模方法，它通常分为平稳时间序列和非平稳时间序列两个类别。
对于平稳时间序列，可使用ARMA模型进行建模和预测。
而对于非平稳时间序列，常使用ARIMA模型来进行预测。
单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法是基于加权平均值的方法，通过对历史数据进行平滑处理，然后预测未来数据。
其中，单指数平滑可用于短期预测，而双指数平滑和三指数平滑则可用于中期预测。
2. 多变量预测多变量预测是一种更加复杂的预测方法，它考虑了负荷变化可能涉及的其他因素。
这些因素可以是天气、经济、节假日、工业生产等等，不同的因素之间关系非常复杂。
因此，这种方法需要使用更加复杂的模型进行建模和预测，如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、决策树等等。
二、模糊数学预测方法模糊数学预测方法是一种基于模糊逻辑理论的预测方法。
这种方法主要是针对具有不确定性的问题，因此对于电力系统等涉及多种因素的负荷预测而言，能够有效地发挥作用。
电力负荷预测精准度的研究
电力负荷预测精准度的研究摘要：在电力系统的整体经济性运行中，加强电力负荷预测，提高负荷预测精准度，是提高电网监测管理水平的有效途径。
负荷预测主要分为短期、中期和长期负荷预测。
基于此，对电力负荷预测精准度进行研究，以供参考。
关键词：负荷预测；精准度；电力系统；经济性运行引言在经济迅速发展的背景下，电力消耗大幅度增加。
准确的电力负荷预测可以帮助电力系统管理人员以科学和有效的方式管理电力使用情况，从而减少资源浪费和发电成本，并最大限度地优化现有和现有电网的能源分配根据历史上某个时间点的能量负荷数据预测未来负荷可视为一个时间序列预测问题。
目前，电力负荷预测的常用方法有灰色预测法、矢量机法、随机林业法、有限玻尔兹曼机法等。
1电力负荷预测概述为了准确预测电力负荷并采取适当行动，必须了解电力负荷预测的概念，这也是电力系统工作的一个重要组成部分。
根据工作目标和时间，负荷预测一般分为四类:(1)非常短期的预测；(2)短期预测；(3)中期预测；(4)长期预测。
不同的预测是在不同的阶段得出的，为预测电力系统经济运行的负荷创造了条件。
在这种情况下，短期预测是指对短期内电力状况和负荷能力的预测，通常可以在以小时为主要分割点的短期预测中实现，即能源使用的具体情况这种预测的最明显好处是，它有助于确保一段时间内的电力稳定，有效地控制电力质量，并有效地防止安全事故。
2电力负荷预测方法以及影响总能耗的负荷预测:比例因子的增长预测方法。
股权增加比率的估计依据是，将一个城市规划期间的能耗增加率与上一期间的数据进行比较，将历史数据与预测和预测未来能耗与该比率的比例系数进行比较。
二、弹性模量预测方法。
弹性系数的估计是根据能耗与上一期间国内生产平均增长率的比较，计算出弹性系数E = KX，以确定第一年能源需求负荷的增长率，从而计算出今后n年的弹性系数e和总收入率KX。
短期供电预测是以历史数据为基础的数学模型，预测短期内电力负荷的未来变化。
电力系统短期负荷具有不确定性和随机性质，使电力系统负荷预测具有四个主要特点:(1)预测结果不确定:负荷预测受许多复杂因素的影响，影响不断变化。
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。
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力负荷预测成为了电力系统管理和运行中不可或缺的一环。
短期电力负荷预测作为其中一项关键技术，其准确性直接关系到电力系统的安全、稳定、经济运行。
本文将重点探讨短期电力负荷预测的关键问题及其解决的方法。
二、短期电力负荷预测的关键问题1. 数据质量问题数据是短期电力负荷预测的基础，数据质量直接影响到预测的准确性。
数据质量问题主要包括数据缺失、数据异常、数据不准确等。
这些问题的存在会使得预测模型无法准确捕捉到电力负荷的变化规律，从而影响预测的准确性。
2. 模型选择问题选择合适的预测模型是短期电力负荷预测的关键。
不同的预测模型有不同的适用范围和预测效果，如何根据实际数据特点选择合适的预测模型是一个需要解决的问题。
此外，预测模型的复杂度和计算效率也需要考虑，以保证预测的实时性和可行性。
3. 影响因素问题电力负荷受到多种因素的影响，如气温、节假日、经济状况等。
如何准确地考虑这些影响因素，并将其纳入预测模型中，是提高短期电力负荷预测准确性的关键。
三、短期电力负荷预测的方法1. 传统统计方法传统统计方法是短期电力负荷预测的常用方法，如回归分析、时间序列分析等。
这些方法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型，从而进行短期电力负荷预测。
这些方法的优点是简单易行，但需要考虑的因素较为有限，且对于复杂的数据变化规律可能无法准确捕捉。
2. 机器学习方法机器学习方法在短期电力负荷预测中得到了广泛应用，如支持向量机、神经网络、集成学习等。
这些方法可以通过学习历史数据的特征和规律，建立复杂的非线性模型，从而更准确地预测电力负荷。
机器学习方法的优点是可以处理多种影响因素和复杂的数据变化规律，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其在短期电力负荷预测中也取得了较好的效果。
电力负荷预测模型的优化研究
电力负荷预测模型的优化研究在当今社会，电力作为重要的能源形式，其稳定供应对于经济发展和人们的日常生活至关重要。
而电力负荷预测是电力系统规划、运行和管理的重要基础，准确的负荷预测有助于提高电力系统的可靠性、经济性和安全性。
然而，由于电力负荷受到众多因素的复杂影响，如季节变化、天气条件、经济活动、节假日等，使得准确的电力负荷预测成为一项具有挑战性的任务。
因此，对电力负荷预测模型的优化研究具有重要的现实意义。
一、电力负荷预测的重要性电力负荷预测的准确性直接关系到电力系统的安全稳定运行。
如果预测值过高，可能导致电力设备闲置，增加投资成本和运营费用；如果预测值过低，可能无法满足用户的用电需求，导致停电等问题，影响社会生产和居民生活。
此外，准确的负荷预测还能帮助电力企业合理安排发电计划，优化资源配置，降低能源消耗和环境污染，提高电力市场的竞争力。
二、传统电力负荷预测模型及其局限性传统的电力负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法和趋势外推法等。
时间序列法是基于历史负荷数据的时间顺序进行预测，其优点是计算简单，但对于负荷的突变和非线性变化适应性较差。
回归分析法通过建立负荷与相关因素之间的数学关系来进行预测，但在处理多因素复杂关系时往往效果不佳。
趋势外推法适用于负荷具有明显线性趋势的情况，但对于非线性趋势的预测精度较低。
这些传统方法在一定程度上能够满足电力负荷预测的需求，但随着电力系统的日益复杂和用户需求的多样化，它们的局限性逐渐显现。
例如，无法有效捕捉负荷的短期波动和随机变化，对新的负荷模式和突发事件的适应性不足等。
三、现代电力负荷预测模型的发展为了克服传统方法的局限性，近年来，许多现代预测模型和技术被应用于电力负荷预测领域，如人工神经网络、支持向量机、灰色系统理论等。
人工神经网络具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够自动从历史数据中提取特征和规律，适用于处理复杂的非线性关系。
但神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优、训练时间长、过拟合等。
《2024年电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》范文
《电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的持续提高，电力系统的稳定运行与高效管理成为了一个国家发展的重要支撑。
电力负荷预测作为电力系统管理的重要组成部分，对于提高能源利用效率、优化电力资源配置、减少电力损耗及满足社会电力需求具有十分重要的意义。
本文旨在全面梳理电力系统负荷预测的研究现状，探讨其发展趋势，以期为未来的研究提供参考。
二、电力系统负荷预测研究综述1. 传统预测方法传统的电力系统负荷预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、专家系统等。
时间序列分析通过分析历史负荷数据，建立数学模型，预测未来负荷。
回归分析则通过分析影响负荷的各种因素，建立回归方程进行预测。
专家系统则依靠专家经验与知识进行预测。
这些方法在一定的应用场景下具有其优势，但同时也存在预测精度不高、泛化能力不强等问题。
2. 现代预测方法随着人工智能技术的快速发展，越来越多的学者开始将人工智能技术应用于电力系统负荷预测。
其中，基于人工智能的预测方法如神经网络、支持向量机、深度学习等在电力负荷预测中取得了显著的成果。
这些方法能够有效地处理非线性、高维度的数据，具有较高的预测精度和泛化能力。
（1）神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，其在电力负荷预测中具有广泛的应用。
通过训练神经网络模型，可以有效地捕捉电力负荷的时空特性、气候特性等影响因素，提高预测精度。
（2）支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其通过寻找能够将数据集进行最佳分类的超平面来实现对数据的分类和预测。
在电力负荷预测中，支持向量机能够有效地处理高维度的数据，具有良好的泛化能力。
（3）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其通过构建多层神经网络来模拟人脑的复杂工作方式。
在电力负荷预测中，深度学习能够处理复杂、非线性的数据关系，具有较高的预测精度。
目前，深度学习在电力负荷预测中的应用已成为研究热点。
电力系统中负荷预测的研究及其应用
电力系统中负荷预测的研究及其应用第一章引言电力系统是现代工业社会的重要组成部分。
负荷预测是电力系统运营的重要工作之一，能够对电力系统的发电、输电、用电等环节进行科学合理的规划和优化，实现经济、安全、可靠的运行。
本文旨在深入探讨负荷预测在电力系统中的重要性、影响因素、常用预测方法及其应用。
第二章电力系统中负荷预测的重要性电力系统是一个复杂的系统，在运营中需要合理预测负荷，避免因负荷波动而导致的电压不稳、停电等问题。
负荷预测的重要性体现在以下几个方面：1.对于发电计划的优化与调整:负荷预测可以确定未来负荷变化趋势，从而提前做好发电计划的制定和调整，避免因计划不合理而造成的浪费或缺电现象。
2.对于输电线路的规划与调度:负荷预测可以预测未来负荷变化的规律，从而准确规划和调度输电线路，避免因输电线路不足而导致停电或线路过载的问题。
3.对于电网安全的保障:负荷预测可以在未出现事故之前，提前发现潜在风险，采取措施避免因负荷突然增大或减少而导致的事故。
综上，负荷预测是电力系统中一个十分重要的工作，能够对电力系统的正常运行、节约用电、保障电网安全等方面产生重要影响。
第三章影响负荷预测的因素负荷预测的准确性不仅受到经济、政治等外部环境的影响，也受到内部因素的影响。
以下是影响负荷预测的因素：1.季节性变化：不同季节对基础负荷的影响不同，导致负荷变化有一定的规律性。
可将负荷信息按照季节性规律进行分类，利用回归分析或时间序列等方法预测负荷。
2.天气状况：气温、风速、湿度等天气因素对电力负荷变化有一定的影响。
可以通过收集天气数据，建立影响负荷的天气因素与负荷之间的数学模型，进行负荷预测。
3.经济发展状况：经济发展对电力需求有一定的影响，高速经济发展会导致电力需求量增大，反之亦然。
因此经济发展情况是影响电力负荷变化的一个重要因素，需要进行充分的分析。
第四章常用的负荷预测方法负荷预测方法可分为传统统计方法和人工智能方法两大类，下面将对常用的负荷预测方法进行说明。
电力负荷预测方法与技术研究
电力负荷预测方法与技术研究一、引言电力是现代工业与民生不可或缺的基础能源，而电力负荷预测是保障电网安全运行和优化电网规划的重要手段。
因此，对于电力负荷预测方法与技术的研究具有重要意义。
本文将从负荷预测的基本原理入手，介绍当前常用的负荷预测方法，并对未来可能的研究方向进行探讨。
二、负荷预测的基本原理负荷预测是通过对历史的负荷数据进行统计分析和建模来预测未来某一时段的负荷大小。
负荷预测的基本原理包括以下三个方面：1.数据采集与预处理对于负荷预测来说，采集历史负荷数据是第一步。
历史负荷数据的采集可以通过电网自动化系统进行，也可以通过人工手动采集。
采集的数据需要经过预处理，如去除异常数据和噪声数据等。
2.建立负荷模型建立负荷模型是负荷预测的重要环节。
建立负荷模型需要结合历史负荷数据和与负荷相关的各种影响因素，如天气因素、经济因素、人口因素等。
建模方法包括时间序列分析方法、回归分析方法、人工神经网络方法和深度学习方法等。
3.预测负荷预测负荷是负荷预测的最终目的。
预测结果可以为电网调度和规划提供依据。
预测方法包括传统的统计学方法和现代的基于机器学习的方法等。
三、负荷预测方法及应用目前，负荷预测的方法主要分为传统的统计学方法和现代的基于机器学习的方法。
1.传统的统计学方法传统的统计学方法主要包括时间序列分析方法、趋势分析方法和回归分析方法等。
（1）时间序列分析方法时间序列分析是首要的用于负荷预测的统计学方法。
时间序列分析方法基于历史负荷数据的时序性，通过建立模型对未来负荷进行预测。
时间序列分析方法包括平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、季节性时间序列模型等。
（2）趋势分析方法趋势分析是通过对负荷数据的长期变化趋势进行分析，来预测未来负荷的方法。
趋势分析方法包括线性趋势分析、阶次多项式拟合、平滑曲线拟合等。
（3）回归分析方法回归分析是建立负荷预测模型的经典方法之一。
回归分析方法通过对负荷与其它影响因素之间的关系进行统计建模，来预测未来的负荷。
电力系统中的长期电力负荷预测方法研究
电力系统中的长期电力负荷预测方法研究引言在电力系统运行中，准确预测长期电力负荷是至关重要的，这对于确保电力供应的可靠性和经济性都具有重要意义。
然而，由于电力负荷具有复杂的非线性特征和受许多因素的影响，预测长期电力负荷一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍电力系统中的长期电力负荷预测方法的研究进展。
一、时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用于预测电力负荷的方法之一。
其基本假设是未来的负荷与过去的负荷具有相关性。
常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
移动平均法通过计算历史负荷数据的平均值来进行预测，适用于负荷具有明显趋势和季节性的情况。
指数平滑法则是通过对历史负荷数据进行加权平均来预测未来负荷，适用于负荷波动较为平稳的情况。
ARIMA模型则是一种结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）的模型，能够对负荷的趋势、季节性和随机性进行建模和预测。
二、神经网络方法神经网络方法是近年来在电力负荷预测中应用较多的方法之一。
神经网络具有良好的非线性逼近能力和自适应学习能力，能够对复杂的电力负荷数据进行建模和预测。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
多层感知器是最基本的神经网络模型，其通过多个神经元层次的连接来进行信息处理和学习。
循环神经网络则具有记忆能力，能够处理序列数据，并且可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
长短期记忆网络则是对循环神经网络的改进，解决了长期依赖问题，适合于电力负荷数据的建模和预测。
三、支持向量机方法支持向量机方法是一种基于统计学习理论的预测方法，具有较好的泛化能力。
支持向量机通过在特征空间中构建一个最优分类超平面来进行分类和回归。
在电力负荷预测中，支持向量机方法可以通过训练数据样本集来拟合一个预测模型，然后利用该模型对未来的电力负荷进行预测。
支持向量机方法的优点是能够处理高维数据和非线性问题，但是其也存在训练时间较长和对参数的选择较为敏感的问题。
智能电网中的电力负荷预测方法研究与应用
智能电网中的电力负荷预测方法研究与应用随着智能电网的快速发展，电力负荷预测方法逐渐成为电力系统运行的重要组成部分。
准确的电力负荷预测可以帮助电网管理者合理调度发电机组，优化电力系统的能源利用效率，降低能源成本和环境污染，提高供电可靠性。
本文将对智能电网中的电力负荷预测方法进行研究，并介绍其在实际应用中的价值。
一、传统的电力负荷预测方法传统的电力负荷预测方法主要基于统计学和时间序列分析。
其中，最常用的方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
这些方法通过分析历史负荷数据的趋势和周期性，来预测未来的电力负荷。
然而，由于电力系统的复杂性和负荷变化的不确定性，传统方法容易受到异常数据和噪声的影响，导致预测结果不准确。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于电力负荷预测中。
机器学习方法可以利用大量的历史负荷数据进行模型训练，并通过学习数据中的模式和规律来预测未来的电力负荷。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
其中，支持向量机是一种通过在特征空间中构建超平面，实现对不同类别数据的分类和回归分析的方法。
在电力负荷预测中，支持向量机可以通过训练样本数据集来建立一个非线性模型，从而预测未来负荷。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，通过多层连接的神经元对输入数据进行处理和学习。
决策树是一种基于树结构的分类与回归模型，通过树中的节点和分支对输入数据进行分类。
除了传统的机器学习方法，深度学习技术也逐渐在电力负荷预测中得到应用。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法，通过多个隐藏层对输入数据进行表示和学习。
深度学习方法在电力负荷预测中具有较强的非线性建模能力和抗噪能力，能够有效应对数据不确定性和复杂性。
三、智能电网中电力负荷预测方法的应用智能电网中的电力负荷预测方法具有广泛的应用价值。
首先，电力负荷预测可以提高供电可靠性和稳定性。
《中长期电力负荷预测技术的研究与应用》
《中长期电力负荷预测技术的研究与应用》一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长。
为了确保电力系统的稳定运行和满足不断增长的电力需求，中长期电力负荷预测技术的研究与应用显得尤为重要。
本文将就中长期电力负荷预测技术的研究背景、意义、方法以及应用进行详细阐述。
二、研究背景与意义中长期电力负荷预测是指对未来一段时间内的电力负荷进行预测，为电力系统的规划、调度和运行提供重要依据。
随着电力市场的开放和电力负荷的日益复杂化，准确的中长期电力负荷预测对于保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。
此外，预测结果还可为政府决策者、电力企业以及用户提供有价值的参考信息。
三、研究方法1. 数据收集与处理：收集历史电力负荷数据、气象数据、经济数据等，对数据进行清洗、整理和预处理，以提取有用的信息。
2. 建模方法：根据数据特点，选择合适的预测模型，如时间序列分析、机器学习、人工智能等。
3. 模型评估与优化：利用实际数据对模型进行验证，根据验证结果对模型进行优化，提高预测精度。
四、技术应用1. 时间序列分析：通过分析历史电力负荷数据，建立时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑法等，对未来电力负荷进行预测。
2. 机器学习方法：利用机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，对电力负荷进行预测。
这些方法可以处理非线性、高维度的数据，具有较好的预测效果。
3. 人工智能技术：随着人工智能技术的发展，深度学习、强化学习等技术在电力负荷预测中得到了广泛应用。
这些技术可以自动提取数据中的特征，建立复杂的模型，提高预测精度。
五、应用领域1. 电力系统规划：中长期电力负荷预测结果可为电力系统的规划提供重要依据，如电源规划、电网规划等。
2. 电力系统调度：通过预测未来一段时间内的电力负荷，可以合理安排发电计划，确保电力系统的稳定运行。
3. 电力市场分析：预测结果可为电力市场分析提供参考，帮助决策者制定合理的电价策略。
电力系统的负荷预测及控制方法研究
电力系统的负荷预测及控制方法研究随着电力系统的不断发展，如何合理地预测电力负荷并进行有效控制，已经成为电力系统可持续发展的重要议题之一。
负荷预测和控制不仅可以保障电力供应的稳定性和可靠性，还可以提高电力系统的经济效益和环保效益。
本文将介绍负荷预测的基本原理和常见预测方法，并探讨负荷控制的常用技术和措施。
一、负荷预测负荷预测是指根据历史数据和已知的未来信息，对未来一段时间内电力负荷进行预测，以便进行合理的供电计划和电力系统运行调度。
电力系统的负荷预测一般分为短期、中期和长期预测三个层次。
1. 短期预测短期负荷预测一般是指对未来几小时内的电力负荷进行预测，主要用于日前调度和电力市场交易等方面。
短期预测的主要方法包括时间序列预测、神经网络预测、支持向量机预测等。
时间序列预测是一种基于历史数据的预测方法，其基本思想是将历史负荷数据转化为一个时间序列，并使用时间序列模型对未来负荷进行推断。
时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、季节性模型等，其中ARIMA模型是应用最广泛的一种。
神经网络模型是一种基于人工神经元网络的预测方法，其基本思想是根据历史数据构建一个多层神经元网络，并通过网络学习将历史数据的特征和规律进行提取和抽象，以便对未来负荷进行预测。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络等。
支持向量机模型是一种基于统计学理论和机器学习的预测方法，其基本思想是通过对历史负荷数据进行支持向量的分析和分类，提取数据的特征和规律，并通过对分类函数的构建和优化，对未来负荷进行预测。
2. 中期预测中期负荷预测一般是指对未来几天到几周内的电力负荷进行预测，主要用于电力生产和调度等方面。
中期预测的主要方法包括人工神经网络、模糊逻辑预测、小波分析预测等。
人工神经网络模型在中期预测中应用广泛，可以通过对历史负荷数据的学习和分析，将其转化为一种非线性关系的映射函数，并通过对映射函数的参数调整来实现对未来负荷的预测。
电力负荷预测算法的研究与应用
电力负荷预测算法的研究与应用随着经济的发展和人口的增加，电力负荷的增长迫在眉睫。
电力系统的稳定运行对预测准确的电力负荷的合理安排和分配有着至关重要的作用。
电力负荷预测算法的研究和应用是一项艰巨的任务，而现代的计算机科学和数学技术为这项工作提供了支持和帮助。
一、电力负荷预测算法的概述电力负荷预测算法是在历史数据的基础上，运用数学和统计学原理分析、建模和预测电力负荷维度的一种方法。
它可以精确地预测未来某一时段的电力负荷数据。
电力负荷预测算法包括统计方法、神经网络方法、遗传算法等，每个方法都有其独特性和优劣性。
其中，神经网络方法是最常见的一种方法。
神经网络是一种仿生学的思想，可以模拟和改进人类神经系统的输入和输出。
通过人工神经元的网络互联，构建反向传播神经网络模型，可以实现对负荷数据的预测和分析。
二、电力负荷预测算法的应用及作用电力负荷预测算法在电力系统中具有广泛的应用。
在电力负荷预测中，可对各种各样的负荷数据进行预测，包括单一负荷、多重负荷和预测时间。
其预测结果对于电力系统的规划和管理至关重要。
1、提高电网计划效益电力负荷预测可以通过精准预测未来的电力负荷需求，可提高电网的计划效益。
网络计划所需要的电力负荷得以充分准确地测量，而负荷变化的不确定性也可以得到充分的控制和解决。
2、优化电力资源配置在电力系统中，电力资源是非常宝贵的，因此，对于电力资源的合理使用是很重要的。
电力负荷预测算法可以预测未来的负荷需求，电力管理部门可以更加精准地分配电力资源，提高电力的利用效率和降低能源浪费的可能性。
3、电力系统调整电力系统需要保持平稳，对于突然出现的电力负荷有很好的应对机制。
电力负荷预测算法可以帮助电力管理部门调整电力系统。
例如，在疫情期间，全国电力系统的负荷曲线出现了明显的不同，这就需要电力系统做出相应的调整。
三、电力负荷预测算法的发展趋势目前，电力负荷预测算法的发展趋势主要有以下几个方面：1、大数据处理技术随着整个社会的大数据技术的发展，电力负荷预测算法也不断地得到发展。
基于机器学习的电力负荷预测研究
基于机器学习的电力负荷预测研究在当今社会，电力作为一种关键的能源形式，对于国民经济的发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。
而准确地预测电力负荷，对于电力系统的规划、运行和管理具有极其重要的意义。
电力负荷预测的准确性直接影响着电力系统的稳定性、可靠性以及经济性。
随着科技的不断进步，机器学习技术为电力负荷预测带来了新的思路和方法。
一、电力负荷预测的重要性电力负荷预测是电力系统规划和运行的基础。
准确的负荷预测可以帮助电力企业合理安排发电计划，优化电力资源配置，降低生产成本，提高电力系统的运行效率。
同时，它也有助于保障电力供应的稳定性和可靠性，避免出现电力短缺或过剩的情况。
对于电力市场来说，准确的负荷预测能够为市场参与者提供有效的决策依据，促进电力市场的公平竞争和健康发展。
此外，在智能电网的建设中，负荷预测也是实现电网智能化控制和管理的重要环节。
二、传统电力负荷预测方法的局限性传统的电力负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法是基于历史负荷数据的时间顺序进行预测，但其对负荷的突变和非线性变化适应性较差。
回归分析法则是通过建立负荷与相关因素之间的线性或非线性关系来进行预测，但在处理复杂的多因素影响时往往效果不佳。
这些传统方法在一定程度上能够满足电力负荷预测的需求，但随着电力系统的日益复杂和用户需求的多样化，其局限性逐渐显现。
例如，它们难以有效地捕捉负荷数据中的非线性特征和复杂的时空相关性，导致预测精度不够高。
三、机器学习在电力负荷预测中的应用机器学习技术具有强大的数据分析和模式识别能力，能够有效地处理非线性、高维度的数据，因此在电力负荷预测中得到了广泛的应用。
1、人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的算法模型。
在电力负荷预测中，ANN 可以通过对大量历史负荷数据的学习，自动提取负荷的特征和规律，从而实现准确的预测。
它能够处理非线性关系，对复杂的负荷变化具有较好的适应性。
《2024年短期电力负荷的智能化预测方法研究》范文
《短期电力负荷的智能化预测方法研究》篇一一、引言随着经济社会的快速发展和电力需求的不断增长，电力负荷预测成为电力行业面临的重要课题。
准确预测短期电力负荷对于保障电力系统的稳定运行、提高能源利用效率、优化资源配置具有十分重要的意义。
传统的电力负荷预测方法主要依赖于经验公式和统计分析，但在复杂多变的现实环境中，这些方法往往难以达到理想的预测效果。
因此，本研究将针对短期电力负荷的智能化预测方法进行深入探讨。
二、研究背景与意义在信息化、智能化的时代背景下，运用人工智能技术对短期电力负荷进行预测成为可能。
智能化预测方法通过引入大数据分析、机器学习等技术手段，可以更加精确地捕捉电力负荷的动态变化，提高预测精度。
此外，智能化预测方法还可以为电力系统的优化调度、需求侧管理提供有力支持，对于推动电力行业的可持续发展具有重要意义。
三、相关文献综述目前，国内外学者在短期电力负荷预测方面进行了大量研究。
传统方法主要包括时间序列分析、回归分析、灰色理论等。
随着人工智能技术的发展，基于神经网络、支持向量机等机器学习方法的预测模型逐渐成为研究热点。
此外，深度学习、集成学习等新型人工智能技术在电力负荷预测中也取得了较好的应用效果。
然而，现有研究仍存在一定局限性，如模型复杂度、数据质量、算法优化等问题亟待解决。
四、智能化预测方法研究本研究提出一种基于深度学习的短期电力负荷预测方法。
该方法以历史电力负荷数据为基础，通过构建深度神经网络模型，实现电力负荷的智能化预测。
具体步骤如下：1. 数据准备：收集历史电力负荷数据，包括时间序列数据、气象数据、经济数据等，对数据进行清洗、整理和预处理。
2. 模型构建：构建深度神经网络模型，包括多层感知机、卷积神经网络等，以捕捉电力负荷的时空特性。
3. 训练与优化：利用历史数据对模型进行训练和优化，通过调整模型参数、损失函数等手段提高预测精度。
4. 预测与评估：利用训练好的模型对短期电力负荷进行预测，并采用误差分析、置信度分析等方法对预测结果进行评估。
电力负荷预测的研究和应用
电力负荷预测的研究和应用随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对电力的需求越来越大，电力系统保障了国民经济发展和社会进步的基础。
但是电力系统的运行存在着很大的不确定性，负荷的突然变化经常会导致电力系统的故障和事故发生，影响到电力系统的可靠性和稳定性。
因此，电力负荷预测成为了电力系统运行的重要环节。
一、电力负荷预测的背景和意义在电网的控制中心，电力系统操作员需要经常监测负荷情况以及预测未来的负荷变化，从而制定出正确而有效的控制措施，保证电力系统的稳定运行。
电力负荷预测即是利用历史数据、天气数据、周日历史数据，经过计算机处理得出未来负荷需求趋势的科学方法。
因为电力负荷的不稳定性及其难以预测性，也使得对电力负荷预测算法的研究和开发成为了电力系统关注的焦点，同时也是计算机科学和数学等领域的研究热点。
电力负荷预测涉及到很多方面，比如市场管理、电力生产、输配电等领域，它的主要用途有如下几个方面：1. 计划生产和运输：预测负荷量可以帮助电力公司准确制定生产和运输计划，从而优化调度资源，提高发电效率。
2. 负荷预报及其控制：预测未来的负荷变化趋势，可以提前对负荷进行调控，减少因负荷突变而造成系统不稳定的可能性。
3. 能效管理：通过对负荷的预测，电力供应企业可以合理调度发电量、优化电网运行，使能源利用率最大化。
4. 能源规划：根据负荷预测的结果，合理制定发电、输配电和综合能源计划，为电力系统长期发展提供科学依据。
二、电力负荷预测的方法和模型早期的电力负荷预测方法以统计学为主，主要基于时间序列、回归分析等方法。
近年来，随着深度学习和数据挖掘技术的发展，基于神经网络、支持向量机等机器学习方法的电力负荷预测模型越来越受到重视。
1. 统计学方法时间序列分析是一种十分常用的统计学方法，它可以考虑到历史数据的传承性和趋势性之外还可以考虑到时间的季节性和周期性，比较常见的有 ARIMA 模型、指数平滑法等。
回归分析是一种描述干扰与被预测值之间关系的算法，其主要思想是利用一系列自变量来估计因变量的值。
电力负荷预测算法研究及应用
电力负荷预测算法研究及应用随着社会的快速发展和工业化进程的加速推进，电力负荷的增长呈现出高速、大规模的趋势。
为了提高电力系统的效率和稳定性，准确预测电力负荷成为一项重要的任务。
因此，电力负荷预测算法的研究与应用成为电力行业的热门课题。
一、电力负荷预测算法的意义与目标电力负荷预测是指利用历史的电力负荷数据和相关的外部因素，通过建立数学模型和算法在未来一段时间内预测电力负荷的变化。
这项工作对于电力系统的运行、规划和调度具有重要意义。
首先，准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电能力和供应计划，以确保电力的稳定供应。
其次，合理的负荷预测可以优化电力系统的调度策略，提高供电质量和效率。
最后，电力负荷预测可以为电力市场的运营商提供重要的参考，促进电力市场的平稳运行。
因此，电力负荷预测算法的目标是寻求准确、高效、稳健的算法模型，以实现对未来电力负荷的准确预测。
二、常用的电力负荷预测算法1. 统计方法统计方法是电力负荷预测算法中最常用的一种方法。
根据历史负荷数据的分析和处理，建立合适的统计模型进行负荷预测。
常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和灰色系统模型等。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的统计方法。
该方法假设未来负荷值与历史负荷值有相关性，并通过拟合历史数据得到模型参数，进而进行预测。
常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、季节性自回归移动平均模型（SARMA）、指数平滑模型等。
回归分析是一种基于变量之间关系的统计方法。
该方法建立了电力负荷与一些影响因素之间的数学关系，并通过历史数据的回归分析，预测未来负荷值。
常用的回归方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。
灰色系统模型是一种基于少量数据的统计方法，适用于数据量较小或者数据分布不规律的情况。
该方法通过降低数据的维度，提取系统的信息，建立负荷预测模型。
常用的灰色模型包括GM(1,1)模型和GM(2,1)模型等。
2. 人工智能方法随着人工智能技术的快速发展，电力负荷预测算法也逐渐引入了人工智能方法。
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重庆大学
硕士学位论文
基于蚁群算法的电力负荷预测方法研究
姓名:邹刚
申请学位级别:硕士
专业:管理科学与工程
指导教师:肖智
20061001
全国优秀科技期刊二-等奖国家中文核心期刊团霎圈与
2.期刊论文李如琦.杨立成.莫仕勋.苏媛媛.唐卓贞.LI Ru-qi.YANG Li-cheng.MO Shi-xun.SU Yuan-yuan.TANG
Zhuo-zhen基于气象累积和ACA-GRNN的短期电力负荷预测-继电器2008,36(4)
针对气象条件具有累积效应以及不同气象条件对负荷影响的程度不同的特点,采用一加权的几何距离公式来选取神经网络的训练样本,不仅加快了神经网络的训练速度,而且加强了神经网络的逼近能力.同传统的神经网络相比,广义回归神经网络的训练过程实际上是不断地调整平滑参数σ的过程,因此,σ的不同取值对网络的输出具有重要的影响.在优化广义回归神经网络的平滑参数σ时,采用基于蚁群种群的新型优化算法——蚁群算法来优化,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性.
6.学位论文王志刚配电网网架启发式优化算法的研究2003
配电网规划是一个覆盖面很广的课题,其主要研究内容包括:电力负荷预测、变电站优化、网架规划、配电网源潮流计算、无功规划、正常和故障状态下的可靠性分析、配电网自动化等.将地理信息系统引入到配电网规划系统中能够极大地方便规划数据的管理,提高规划人员的劳动生产率;使规划过程更直观、更具有交互性.随着计算机技术的发展,地理信息系统正在逐步应用于配电网的运行和管理,并具有良好的发展前景.该论文首先对上述内容作了简要介绍,对配电网网架规划和配电网潮流计算及网架规划软件开发做一些研究工作.该论文主要包括以下几个部分:⑴基于GIS和蚁群算法的配电网网架优化⑵基于GIS和Tabu搜索的配电网网架优化⑶配电网潮流计算及网架规划软件开发
6.MIN K J.WANGG C H Generation Planning for Inter-related Generation Units:A Real Options Approach 2000
7.李开海.王旭.蒋燕期权理论在电源规划投资模型中的应用[期刊论文]-现代电力 2003(3)
3.学位论文杨立成基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究2008
负荷预测是电力系统调度和计划部门的主要工作之一,准确的负荷预测对于保证电力系统安全、稳定和经济运行以及在电力市场环境下提高供电部门的经济效益和社会效益都具有重要而深远的意义。本文阐述了负荷预测的相关基础理论,对各种短期负荷预测方法以及研究情况进行了归纳、总结。介绍了统计学习理论的一些重要概念、主要思想以及在该理论框架下发展起来的新的通用学习算法--支持向量机,并利用标准支持向量机的一种扩展、变形算法--最小二乘支持向量机建立了短期负荷预测模型。
5.期刊论文王捷.吴国忠.李艳昌.WANG Jie.WU Guo-zhong.LI Yan-chang蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷
预测中的应用-电力系统保护与控制2009,37(2)
灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性.当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数造成的,为此引入向量,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型.实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值.
1.期刊论文李如琦.杨立成.苏媛媛.唐卓贞.Li Ruqi.Yang Licheng.Su Yuanyuan.Tang Zhuozhቤተ መጻሕፍቲ ባይዱn基于相似日和蚁
群优化LS-SVM的短期电力负荷预测-现代电力2008,25(2)
由统计学习理论发展的通用学习方法--支持向量机,在解决小样本、非线性及高维数等问题中表现出许多特有的优势.提出了采用最小二乘支持向量机建立负荷预测模型,它是对标准的支持向量机的一种扩展,降低了问题的复杂性,使得计算速度相对加快.在选取最小二乘支持向量机的训练样本时,采用加权的灰色关联度方法来选择相似日,对不同样本根据其重要性赋予不同的权重,同传统的关联度相比更具客观性.另外,对于最小二乘支持向量机的参数选择问题,针对目前尚无统一有效方法的现状,尝试采用了一种基于蚁群种群的新型优化算法--蚁群算法来优化选择,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性,取得了比较满意的预测效果.
3.刘正林.徐伟宣风险资本多阶段投资决策分析[期刊论文]-中国管理科学 2002(2)
4.刘晓宏分阶段风险投资决策实物期权价值分析--分阶段投资的延期效应与风险效应[期刊论文]-中国管理科学2005(3)
5.WANG C H Generation Planning for Electric Power Utilities under Market Uncertainties:A Real Options Approach 2001
最小二乘支持向量机的模型参数对模型的学习能力具有重要影响,但目前尚未形成统一有效的选择方法。针对该问题,本文根据短期电力负荷在相关影响因素相近时其负荷变化规律也相似的特点,提出了一种联合相似日和蚁群算法的模型参数选择方法,即根据不同影响因素对负荷预测影响的程度不同的特点,采用改进关联度公式选取若干历史相似日作为训练样本和测试样本,并引进新型的全局搜索算法--蚁群算法来优化选择参数。实例分析表明该方法所选择的参数更具合理性,提高了模型的泛化能力。
介绍了一种基于概率统计的异常数据辨识方法,对辨识出的异常数据分别进行纵向、横向修正。结合某地方电网的实际负荷数据和气象数据,分析了短期负荷预测的影响因素,特别是气象条件以及气象条件的累积效应对短期负荷预测的影响。通过采用不同气象条件的“累积阈值函数”进行数值折算,从而可以根据气象数值的变化对这种累积效应进行定量描述。
科学技术管理
基于蚁群算法的电力负荷预测方法研究
作者:邹刚
学位授予单位:重庆大学
1.马沙·阿姆拉姆.纳林·库拉蒂拉卡实物期权-不确定性环境下的战略投资 2001
2.Bruun Soren.Peter Bason Literature on Real Option in Venture Capital and R&D:A Review 2001
在综合考虑相关影响因素的基础上,利用上述参数选择方法所确定的最小二乘支持向量机模型进行实例预测,验证了本文所建预测模型的有效性。
4.期刊论文靳忠伟.陈康民.闫伟.王桂华.JIN Zhong-wei.CHEN Kang-min.YAN Wei.WANG Gui-hua一种短期电力负
荷预测新方法的研究与应用-系统仿真学报2007,19(20)