电力系统短期负荷预测方法研究分析

电力系统短期负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确地进行电力系统短期负荷预测对电力系统的安全、稳定和经济运行具有重要意义。文章对各种短期负荷预测方法进行了总结和回顾,并介绍了气象条件在短期负荷预测中的应用情况。     

电力系统短期负荷预测方法综述

本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述,就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析.在目前的预测方法里,主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法.从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析,比较其不同预测方法的优点及不足的地方.并且提出了短期负荷预测的精度提升了,不仅在历史的数据上重视了其积累,还应重视在预测的模型选择上要合适,综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性.     

电力系统短期负荷混沌预测法

电力系统短期负荷预测,在日常工作中具有十分重要的意义,它是保证电力系统的安全、经济运行的基础。文章简要对短期负荷预测的研究方法进行介绍,详细分析了混沌理论预测方法,包括相空间重构等主要思想。另外,选择合适的综合预测模型才是提高预测精度的主要方法。     

短期负荷预测在电力系统规划中的应用

随着经济的快速发展与和谐社会的构建,人们的生活水平越来越高,人们对电力资源的需求量也越来越高,我国电力企业得到了飞速的发展,其电力系统的建设规模也越来越大。在进行电力系统规划时,必须对电力负荷进行预测,确保电力系统在未来能快速的发展,在进行电力负荷预测时,需要根据供电规模、输电线路输电能力、变电站容量等进行判断,文章重点介绍了电力系统规划中短期负荷预测的应用。     

短期负荷预测在电力系统规划中的应用

随着经济的快速发展与和谐社会的构建,人们的生活水平越来越高,人们对电力资源的需求量也越来越高,我国电力企业得到了飞速的发展,其电力系统的建设规模也越来越大。在进行电力系统规划时,必须对电力负荷进行预测,确保电力系统在未来能快速的发展,在进行电力负荷预测时,需要根据供电规模、输电线路输电能力、变电站容量等进行判断,文章重点介绍了电力系统规划中短期负荷预测的应用。     

电力系统负荷预测方法的探讨

负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特点、增容决策、自然条件和社会影响的条件下,研究出一套可以用系统处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定某特定时刻的负荷值。文章介绍几种较为适用的预测方法。     

基于Elman型神经网络的电力系统短期负荷预测研究

针对现代电力系统负荷易受温度和日期类型(即工作日和休息日)影响的特点,将温度和日期类型作为预测模型的输入,建立了一个综合考虑各种因素,采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型.由于Elman神经网络具有动态递归性能,可增强预测模型的适应性.     

基于改进BP算法的短期电力系统负荷预测

BP算法较强的自学习能力使之可对短期电力负荷进行预测,将一种改进的BP神经网络学习算法应用于短期电力负荷预测中,该算法由于加入动量项修正权值阈值提高了BP神经网络本身的精度,使得预测结果具有更高的精度,算例验证了该算法处理短期电力系统负荷预测的高效性。     

论对于短期负荷预测的方法及其应用

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算.短期负荷预测结 果准确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响.兵团四师垦区电网 (以下简称垦区电网)成立十余年来,负荷增长很快,很多区域网的用电负荷 增长了几翻,特别是近几年,随着新型工业化进程的快速推进,内地企业纷纷 落户新疆,为边疆新型工业化进程注入了活力,短期内负荷增长迅猛,很多新 建线路和变电所需要增容.因此,短期负荷预测的重要性和准确性非常重要.     

Elman网络在短期负荷预测中的应用

文章介绍的Elman神经网络的短期负荷预测模型,具有模型简单、运算效率高的特点,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷.文章还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,通过仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,是一种实用、可靠的负荷预测方法.     

Elman网络在短期负荷预测中的应用

文章介绍的Elman神经网络的短期负荷预测模型,具有模型简单、运算效率高的特点,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷。文章还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果。通过仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,是一种实用、可靠的负荷预测方法。     

电力负荷预测方法综述

随着电力系统的不断发展,对其的技术要求也逐渐的提高,电力负荷预测作为保证电力系统安全稳定运行的关键,也需要改变传统的人工操作模式,逐渐自动化、科学化。本文主要探讨了电力负荷测试的新操作方法。     

电力系统电优组合预测电力负荷的方法

介绍了趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等电力负荷预测的方法,并以预测牡丹江市全社会年用电量为实例,在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对几种预测方法进行分析、比较。得出结论:回归分析法、趋势分析法适用于大样本,且过去、现在和未来发展模式均一致的预测,灰色模型法适用于贫信息条件下的预测;灰色系统理论采用生成数序列建模,回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模,指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的;回归分析法和趋势分析法的计算相对简单;单耗法、指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测,回归法、趋势分析法和改进型灰色模型较适于中、长期预测。     

电力系统负荷预测方案分析及解决方案

负荷预测是电力调度部门的一项重要任务,它实际上是对电力市场需求的预测,是电力系统实现管理现代化的重要手段。其目的就是提供负荷的发展状况及水平。在当前电力飞速发展和电力供应短缺的情况下,合理、准确地进行系统规划和保证系统经济、安全、稳定地的运行极其重要。它直接关系到电力系统生产计划的制定和系统短期运行方式安排,经济合理地安排电网内部发电机组的检修计划,可以减少不必要的旋转储备容量,提高经济效益和社会效益。本文就现阶段我国的负荷现状,根据实际工作经验对负荷预测程序的提供的预测方法进行了初步的探索,以得到最终采用的预测方法。     

电力系统负荷预测方法分析及应用

文章简要介绍了电力系统负荷预测的基本原理,分析了几种主要的电力系统负荷预测的方法,最后结合实际举例说明了几种预测方法的应用。     

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测能够更加系统化、准确化地实现相关数据的分析,从而有效改善电网运行的整体负荷预测性能。文章对遗传优化算法中的Pareto模式分类规则和人工神经模糊算法进行了分析,并结合具体仿真试验进行了论证,具有非常重要的意义。     

电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨

负荷预测能够对电力系统中的规划、用电以及电力调度等起到十分重要的作用,对电力系统以及用电系统的稳定性具有关键性的意义。文章对年度负荷预测、月度负荷预测以及短期负荷预测所使用的方法进行了探讨,并对其特征、建议模式进行了阐述。     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素。同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测。实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快。     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素.同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测.实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快.     

电力系统负荷的一元线性模型预测方法

本文通过对北京地区电力系统历年负荷数据进行统计,建立了一元线性模型,对统计数据进行分析,根据模型对负荷数据规律进行总结,并在MATLAB平台上对总结规律进行检验。