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生活能源消费关系到人们日常生活的基本问题,做好未来生活能源消费的预测具有重要意义。本文以1983—2012年我国生活能源消费量数据为基础,提出小波建模预测方法。通过小波分析中的Mallat算法将原始序列分解为逼近与细节部分,分别对逼近与细节部分建模预测,将预测值通过小波重构得到原始序列的预测值。对预测结果的评价表明预测效果很好。 相似文献
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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
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以上证综合指数日收益率为对象,利用相空间重构技术和G-P算法计算该时间序列的分形维数,并深入分析了时间延迟和嵌入维数参数对关联维数的影响,得到了沪市时间序列混沌判定和预测分析的一个重要定量标准,为研究我国股票市场的发展规律提供了一定的理论依据。 相似文献
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本文将区镇负荷增长分为自然增长和跃变增长两部分,对前一部分采用Logistic模型进行预测,对跃变增长采用模糊综合评判模型进行分析,为负荷分区预测提供了新的研究思路。 相似文献
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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
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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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【目的/意义】当下我国正处于发展与转型的关键时期,高度不确定性伴随社会快速发展而生。【方法/过程】
本文通过文献调研梳理总结了危机信息需求预测有关的国内外研究现状,首次将灾害链理论引入危机信息需求预
测研究。首先概述了灾害链和危机信息需求的相关内容,阐述了将灾害链理论应用于危机信息需求预测的可行
性,重点探讨基于灾害链理论的一种危机信息需求预测方法,论述该方法的框架和应用问题,并将该方法用于四川
茂县“6·24”山体滑坡中受灾群众的救援信息需求预测,最后对比4种危机信息需求预测方法的预测性能。【结果/结
论】旨在丰富危机信息需求预测的理论研究框架,拓展灾害链系列理论在灾害领域的应用范围,为政府机构应急信
息管理的决策提供依据。【创新/局限】本文提出了基于灾害链理论的危机信息需求预测方法,丰富了危机信息需求
预测的理论研究框架。由于资料获取难度较大,难以将得到的预测结果与“6·24”茂县山体滑坡中的实际信息需求
对比以检验方法的效度,此预测方法仍需更多的理论和实践检验。 相似文献
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笔者根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,简单介绍了电力市场分析预测的几种方法,然后重点阐述了电力市场分析预测方法针对不同地区的应用,为如何更好地作好电力市场分析预测提供便捷。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2023,360(6):4272-4296
High-resolution probabilistic load forecasting can comprehensively characterize both the uncertainties and the dynamic trends of the future load. Such information is key to the reliable operation of the future power grid with a high penetration of renewables. To this end, various high-resolution probabilistic load forecasting models have been proposed in recent decades. Compared with a single model, it is widely acknowledged that combining different models can further enhance the prediction performance, which is called the model ensemble. However, existing model ensemble approaches for load forecasting are linear combination-based, like mean value ensemble, weighted average ensemble, and quantile regression, and linear combinations may not fully utilize the advantages of different models, seriously limiting the performance of the model ensemble. We propose a learning ensemble approach that adopts the machine learning model to directly learn the optimal nonlinear combination from data. We theoretically demonstrate that the proposed learning ensemble approach can outperform conventional ensemble approaches. Based on the proposed learning ensemble model, we also introduce a Shapley value-based method to evaluate the contributions of each model to the model ensemble. The numerical studies on field load data verify the remarkable performance of our proposed approach. 相似文献
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对国内外的技术预测(预见)研究和实践现状及趋势进行概括和述评,并对产业技术预测(预见)研究和实践情况进行简要概括;根据这些论述及判断,基于多源信息融合分析、技术预测模型构建、技术预测机制建立3个递进模块,设计出战略性新兴产业技术预测机制,并对设计思路、设计框架和实现方法进行了详细阐述。 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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根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在电力需求预测中需电量预测的几种常用方法,并对这几种预测方法作了阐述,同时就如何做好电力需求预测工作提出建议。 相似文献
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设计前沿技术预测总体思路是开展前沿技术预测的重要基础和前提条件。文章分析了前沿技术预测主要作用和特点,研究了前沿技术预测概念和目标,提出了"识(Identity)-研(Research)-决(Decision)"前沿技术预测总体思路,详细描述了前沿技术识别、研判和决策的方法和步骤,分析了由构建技术树、确定重点和精准跟踪等组成的前沿技术识别初步思路,构建了基于"技术概率+技术影响"的前沿技术研判矩阵,提出了前沿技术决策的初步思路。研究结论可为科学实施前沿技术预测工作提供理论参考和借鉴。 相似文献
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本文介绍了空间负荷预测的常用方法,对负荷空间分布的成因及运行变化的规律进行了探索,并对单位建筑面积负荷密度法在空间负荷预测中的地位和作用进行了探讨。 相似文献
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基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。 相似文献