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电力系统日前负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的日前负荷预测有助于提高电网运行的安全性和稳定性,能够节约发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统日前短期负荷预测的相关方法,包括短期负荷预测传统方法、短期负荷预测智能方法以及短期负荷预测最新方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。提出提高短期负荷预测的精度不仅重视历史数据的积累,更应注重选择合适的预测模型,综合预测模型是未来电力负荷预测方法的发展方向。 相似文献
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电力系统短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要作用,它涉及到电力系统的日常运行和计划,是电力部门的一项重要工作。文章针对短期电力负荷变化的复杂性,分析了电力负荷的构成特点和负荷值变化的原因;将负荷突变值和平稳值采用平均值的方法求出接近的真实值,建立负荷短期预测模型,再输入历史负荷（常规）数据、天气状况的历史数据和特别事件预测数据,得到负荷短期预测值。 相似文献
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电力负荷是一个多维非线性系统,电力系统短期负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作。从经典预测方法和现代预测方法两方面介绍了短期负荷预测的研究现状以及各方法的不足之处。 相似文献
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电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。电力负荷预测主要用来预报未来几小时,它是能量管理系统的重要组成部分,在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。随着电力企业逐渐走向市场,对短期负荷预测提出了更高的精度要求。主要从季节变动因素阐述了电力负荷预测的基本方法。 相似文献
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精确高效的短期电力负荷预测在现代化电网建设和资源分配上具有重要的作用和研究意义.随着水电、风电等新能源逐渐接入,电网中数据维度飞速增长,面对具有海量特征的高维数据,短期电力负荷预测技术面临着重大的挑战.传统的短期电力负荷预测技术仅关注了某些特定的特征,因此很难对电力负荷数据在时间维度进行建模;基于循环神经网路的方法虽然能够关注数据中的历史信息,但是因为数据维度过高,导致重要信息丢失、模型无法收敛.为了解决这一问题,提出了一种基于注意力机制的长短期记忆模型(Attention-LSTM),算法使用卷积神经网络从电网高维数据中提取特征,然后使用LSTM对特征进行时序建模;同时引入Attention机制来对历史信息进行加权,减少重要历史信息的丢失.算法在中国东南某地区电力负荷数据上进行测试,预测精度明显优于目前常用的方法. 相似文献
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电力调度和运营部门比较重要的一个工作就是配电网的短期负荷预测,预测精度与电力的正常运行有着十分密切的关系,高精度的预测对于供电的质量和用电的安全性和经济性十分必要。配电网规划的基础和前提是中长期的负荷预测,负荷预测的正确与否与规划方案的质量和水平有十分直接的关系。负荷预测在配电网的规划中是非常重要的,现代电力系统管理的重要内容也是负荷的预测。 相似文献
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首先对某市的负荷数据进行统计分析,重点介绍了二次滑动平均法的理论内容和其在某市短期电力负荷预测中的应用. 相似文献
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针对已有GM(1,1)灰色预测模型在数据波动、突变、转折等不确定情况下预测精度较差的问题,本文提出一种基于关联系数分析的分段多方案优选组合短期电力负荷预测模型.基于GM(1,1)模型在平滑上升和下降区段预测效果好、而一天的用电负荷可划分为几个峰谷区段的特点,通过对预测日的灰关联分段和优选组合,避免由于初始条件选择不当而将误差引入模型并随之被逐步放大的风险;同时,通过组合不同角度GM(1,1)模型,解决负荷的多因素影响.经南方电网广西贵港市实际工程验证,本模型预测平均误差在3%左右,预测精度有明显的提高,完全可满足该地区短期电力负荷预测的实际要求. 相似文献
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随着市场经济的不断发展,电力行业也取得了巨大的进步,在电力系统中,由于受到短期负荷的影响,而容易造成电力系统的故障,因此,电力系统的调度、规划等部门也一直将电力系统短期负荷的预测工作作为其一项重要的工作,并且在电力生产部门和供电系统中受到了广泛的重视,对电力系统短期负荷进行科学的预测,也是确保电力系统稳定运行的保障。本文就主要针对电力系统短期符合预测组合的NN模型进行简单的探讨。 相似文献
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基于电力负荷预测的方法,综合分析了经济发展水平、人民生活水平、电力消费结构和气温气候等主要因素对电力负荷预测的影响。结合新疆电力负荷预测的特点,提出做好新疆电力负荷N~,l-z-作的几点建议。为避免因电力负荷预测误差过大造成严重后果,准确把握电力负荷发展规律,提高电力负荷预测准确率水平,提升电力负荷预测的专,Jk4Jc水平,本文在基础数据准确性、数据库完备性、降低大用户电力负荷波动影响和完善电力负荷预测管理水平等方面进行了详细的阐述。 相似文献
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王奎红 《大科技．科学之谜》2013,(24):50-51
电力预测包括电力负荷预测、电力故障预测、电力人才市场预测、电力供求关系预测、电力生产预测、煤电供求比预测等诸多方面,其中电力负荷预测是电力预测中非常重要的组成部分。本文就电力负荷预测的方法、实证和干扰分析做出了系统的归纳。 相似文献
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在阐述负荷预测的分类、负荷模型的基础上分析了负荷预测的基本方法,论述了预测方法程度优缺点及其适用范围。最后在电力市场环境下分析了负荷预测的影响因素,并对电力市场环境下的负荷预测技术做了展望。 相似文献
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居民小区燃气负荷规律及短期负荷预测是一项非常重要的课题.本文有实际例子阐述了燃气负荷规律,分析了过去负荷预测的方法的不足,进而提出了基于BP网络的燃气短期负荷预测的方法. 相似文献
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当今,电力负荷的不断增长对电力生产的调节能力提出越来越高的要求。要想实现电网的实时控制和长期规划发展,必须对电力负荷进行科学预测,只有这样才能在电力生产中掌握主动权。本文首先对电力负荷的预测进行了分类,重点对负荷经典预测方法和负荷现代预测方法进行了研究,并给出了实例分析。 相似文献
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针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求，以长短期记忆算法为基础，采用差分自适应进化算法对其进一步改进，从而提出一种基于机器学习的混合算法（SaDE-LSTM）对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据，对改进后的混合算法进行性能测试，首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数，在此基础上，运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性，对同组数据采用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明，SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低，同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。 相似文献
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随着"厂网分开,竟价上网"的不断深化,各供电企业内部开始模拟市场运营工作,在这种情况下,强化电网经济调度,合理确定机组和送变电设备的检修计划,燃料订购计划,合理利用电能,负荷预测便显得尤为重要。虽然是在模拟市场试运行阶段,但有必要认真做好短期负荷预测,提高负荷预测的准确率,为将来真正开放的电力市场做好准备。 相似文献