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。     

基于组合神经网络在电力系统短期负荷模型研究

电力系统短期负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统运行的安全性、可靠性和经济性都有显著影响。因此,寻求有效的负荷预测方法以提高预测精度具有重要意义。     

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.     

浅析影响地区电网短期负荷预测的因素及提高其准确率的方法

负荷预测是电网安全运行、经济调度的必要基础,尤其是电网的短期负荷预测,它是提高电网整体经济运行的基础.提高电力系统负荷预测的准确率,可以提高电网运行的安全性和经济性,并可以改善电能质量.本文结合营口电网的实际情况,简述了影响电网短期负荷预测工作的几点因素,提出提高短期负荷预测准确率的几项措施,并结合实际总结出提高电网短期负荷预测的方法.     

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BP人工神经网络在农村电力短期负荷预测研究

基于农村电力系统负荷预测研究是农村电力系统规划与运行的基础,是农村电力市场运作中的重要组成部分。文章论述了农村电力短期负荷预测研究算法及其实现途径。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题。文章将最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析。仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题。文章将最小二乘支持向量机（LS—SVM）算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析。仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度。     

中长期负荷预测方法探究及其系统研发

中长期负荷预测是电力系统运行和规划的前提和基础,也是电力系统可靠运行的根本。其预测的准确与否直接关系到投资、网络布局和运行的合理性。因此对电力系统进行中长期负荷预测以及其预测方法的研究尤为重要。文章介绍了负荷预测对电力系统的重要性以及影响负荷的主要因素,综述了负荷总量和分布的预测方法,如灰色预测方法、组合预测方法和空间负荷预测方法,最后对计算机结合各种预测方法的预测系统进行研发。     

组合负荷预测方法综述

电力系统负荷具有很多不确定因素,针对单一模型进行负荷预测时,预测精度不高这一问题,可采用组合预测法将多种预测方法所得的预测值进行加权平均而得到最终预测结果,以满足现代电力对负荷预测结果的准确性、快速性和智能化的要求。该文首先简要介绍了几种常用的负荷预测方法,接着详细介绍了组合负荷预测的研究现状及确定组合预测中各模型最优权重的几种方法,最后介绍了组合负荷预测模型的误差修正方法,对提高负荷预测的准确性有一定的现实意义。     

负荷预测准确度对电厂经济效益的影响

电力系统的高效运行与负荷预测的准确度密切相关,本文首先分析了电厂经济效益与负荷预测准确度是如何影响电厂的经济效益的,然后列举了负荷预测的相关影响因素,最后总结了通过改善预测方法和提高调度人员的技术水平来增加电厂的经济效益。     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确的负荷预测,可以在保障电网的安全前提下,经济合理的安排电网内部发电机组的启停,合理安排机组检修计划,减少不必要的旋转备用容量,降低电网公司的运营成本,提高经济和社会效益。本文主要介绍了电力负荷预测的步骤以及经常采用的负荷预测方法。     

人工神经网络用于短期电力负荷预测网络结构初探

目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替。BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型（网络结构）进行了讨论。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分:即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估计技术比较成熟,预测过程简单。     

电力负荷控制系统在需求侧管理中的应用

电力的充足供应能够有效保证人们的社会生活良好运转,确保电网系统的正常稳定运行是维持电力持续供应的关键,而电力负荷控制系统则能够为电网系统正常供电提供保障。电力负荷控制系统的工作特性决定了其在需求侧管理中能够发挥很大的作用,控制系统能够及时了解电力使用者的电力负荷变化,从而为电力预测工作提供信息基础。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色．预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分：即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估许技术比较成熟,预测过程简单。     

GMDH网络在短期负荷预测中的应用

文章提出基于自组织方法的GMDH（Group Method of Data Halldlin亩型神经网络并将它应用于短期负荷预测。与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能。它能充分、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选及判断从而得到合适的模型,特别适用于数据预测。将这种用自组织方法所构成的GMDH型神经网络应用于广西某地区电力局的短期负荷预测,采用Matlab6．5进行仿真实验,证明其在短期负荷预测方面有很好的应用前景。