共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
随着用电负荷的不断增长,社会各界对电力生产调节能力的要求也越来越高。电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提,要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。科技的发展为预测提供了各种理论和方法,通过对红河州蒙自县城市配网电力负荷预测,对预测的方法与应用进行初步探讨。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
负荷预测对电力系统规划和运行极其重要,本文论述了电力负荷预测与分类、负荷预测的基本过程。同时本文采用外推预测技术、单耗法和新兴交叉学科人工免疫预测法对阜新地区电力负荷进行长期的预测,并对实际预测结果进行了分析、比较。得出结论:这三种方法都适合于对地区电力负荷进行长期的预测,取三种方法预测的中间值可以得到相对精确的预测结果。 相似文献
5.
随着我国经济发展的突飞猛进。电力已经成为了我国生产发展、日常生活需要不可缺少的能源之一,所以,在这对电力严重需要的社会环境下,城市电网规划问题也已经成为了不少人们普遍关注的问题。然而,在进行电网规划时,需要对不同区域的电力需求进行负荷预测,但由于区域不确定因素的影响、预测方式的变化,便造成了负荷预测不够准确。对此,本文在探讨当前城市电网规划负荷预测方法特点、预测要求的基础上,对完善负荷预测方法的有关措施进行探讨。 相似文献
6.
7.
现代电力负荷数据以海量形式存在,传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果,设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据,通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理,产生电力负荷数据预测建模样本,然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本,通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模,每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测,最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究,测试结果表明,本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度,可以足电力负荷在线预测效果,而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。 相似文献
8.
9.
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
10.
11.
12.
对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。 相似文献
13.
基于负荷预测在电力系统发展规划中所发挥的重要作用,在对短期电力负荷预测基本原理进行分析的基础上,进一步分析研究了短期电力负荷预测的常用方法和基本步骤。 相似文献
14.
15.
电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,是电力管理部门进行调度、规划、用电等工作的重要内容之一,负荷预测水平的提高对于电力系统经济与社会效益的提高都具有重要意义。本文首先对电力系统负荷预测进行了介绍,并讨论了提高负荷预测水平的措施,具有一定的指导意义。 相似文献
16.
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
17.
18.
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
19.
负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、预测方法。 相似文献
20.
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