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基于二次分解双向门控单元新型电力系统超短期负荷预测 被引量:2
1
作者 王德文 安涵 《电力科学与工程》 2024年第3期1-9,共9页
在新型电力系统中,电力负荷随机性和波动性较强,现有预测方法难以对其实现高精度预测。为此,提出一种基于二次分解和双向门控循环单元的超短期负荷预测模型。首先,针对电力负荷的强随机性和强波动性,利用自适应噪声完备经验模态分解对... 在新型电力系统中,电力负荷随机性和波动性较强,现有预测方法难以对其实现高精度预测。为此,提出一种基于二次分解和双向门控循环单元的超短期负荷预测模型。首先,针对电力负荷的强随机性和强波动性,利用自适应噪声完备经验模态分解对电力负荷历史序列进行初步分解,使负荷序列更加平稳。随后,对初步分解得到的强非平稳分量运用连续变分模态分解进行二次分解,降低其预测难度。最后,为充分学习电力负荷的时序特征,在预测过程构建基于双向门控循环单元的超短期电力负荷预测模型。实验结果表明,该模型相较于现有优秀预测模型有更高的预测精度。 展开更多
关键词 新型电力系统 超短期负荷 负荷预测 二次分解 双向门控循环单元
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基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测 被引量:1
2
作者 俞作良 王超 +2 位作者 司晓峰 林波 窦常永 《电子设计工程》 2024年第8期116-120,共5页
台区用户超短期负荷预测的影响因素较多,使得预测结果准确率有所下降,文中提出基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测方法。利用双层XGBoost算法构建超短期负荷预测模型,使用双层协同校正方法校正模型的基准层与实时层。充分考... 台区用户超短期负荷预测的影响因素较多,使得预测结果准确率有所下降,文中提出基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测方法。利用双层XGBoost算法构建超短期负荷预测模型,使用双层协同校正方法校正模型的基准层与实时层。充分考虑超短期负荷预测的影响因素,选取相似负荷向量构成低秩矩阵,使用非线性插值方法填充缺失值,以此实现模型求解,得到台区用户超短期负荷预测结果。由实验结果可知,该方法的预测准确率最高值为99.15%,均方根误差最小值为0.02,预测结果更为精准。 展开更多
关键词 双层XGBoost算法 台区用户 超短期负荷 预测
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超短时电力负荷预测技术研究进展
3
作者 邬秀玲 周盛 +2 位作者 王春娟 余萃卓 刘昊 《计算机与现代化》 2024年第12期108-115,共8页
超短期预测在许多领域有广泛的应用场景。超短期电力负荷预测对于电力的实时调度、资源分配具有重要意义。合理的电力调度能够提升居民的用电体验,同时避免资源浪费。随着我国用电结构越来越多样化,对电力负荷进行准确的预测逐渐成为了... 超短期预测在许多领域有广泛的应用场景。超短期电力负荷预测对于电力的实时调度、资源分配具有重要意义。合理的电力调度能够提升居民的用电体验,同时避免资源浪费。随着我国用电结构越来越多样化,对电力负荷进行准确的预测逐渐成为了难题。本文介绍超短期电力负荷预测的应用场景以及当前面对的困难与挑战,从技术层面将目前主流超短期电力负荷预测使用的方法分为传统预测方法、智能预测方法和组合预测方法,并对每一类方法内的模型按照实现方式进行细分和归类,随后在介绍过程中对部分典型模型的原理进行解释,最后,对比总结3类方法的优缺点,以表格的形式直观展示文中提到的部分模型的特点,并对未来超短期电力负荷预测的研究方向提出合理的建议。 展开更多
关键词 超短期预测 电力负荷预测 传统预测 组合预测
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基于BiLSTM和多头注意力机制的超短期电力负荷预测
4
作者 程熙晔 马旭恒 +1 位作者 杨帆 赵赟 《农村电气化》 2024年第12期41-45,共5页
超短期电力负荷预测通过对未来数十分钟到数小时的电力负荷进行准确预测,帮助电力系统实现合理调度和优化运行,确保电力供应与需求平衡。这对于提高电网运行效率、降低成本、减少能源浪费具有重要意义。然而面对非线性较强、变化速度较... 超短期电力负荷预测通过对未来数十分钟到数小时的电力负荷进行准确预测,帮助电力系统实现合理调度和优化运行,确保电力供应与需求平衡。这对于提高电网运行效率、降低成本、减少能源浪费具有重要意义。然而面对非线性较强、变化速度较快的超短期电力负荷时,传统的预测方法精度相对较低。为此,文章提出一种基于BiLSTM和多头注意力机制的神经网络模型的超短期电力负荷预测方法。采用某地区的电力负荷公开数据集验证了模型的精确性和鲁棒性。通过与传统的LSTM和BiLSTM模型的性能对比,证明了文章所提出的网络模型在超短期电力负荷预测中的优越性。 展开更多
关键词 超短期电力负荷预测 BiLSTM网络 多头注意力机制 预测效果
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基于相似时间序列检索的超短期负荷预测 被引量:36
5
作者 张思远 何光宇 +2 位作者 梅生伟 王伟 张王俊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期56-59,共4页
针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;... 针对目前超短期负荷预测算法存在的预测精度不稳定、实时性能不强等问题,从时序数据挖掘的重要方法——相似时间序列的检索出发,结合负荷自身的周期性变化规律,提出了一种新的超短期负荷预测方法。该方法具有简单实用的坏数据处理机制;通过扩展负荷序列相似的概念有效地增加了预测样本的数量,提高了预测样本的质量;对预测值的加权处理抵御了单样本预测带来的风险,使预测的精度稳定在一个较高水平。实际应用结果表明,该方法的预测精度高、稳定性强,能较好地满足电力系统各方面的需求。 展开更多
关键词 电力系统 超短期负荷预测 时间序列 相似性
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改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法 被引量:25
6
作者 杨争林 唐国庆 +1 位作者 宋燕敏 曹荣章 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第24期83-86,97,共5页
分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应 用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分 类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大... 分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应 用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分 类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方 法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测, 效果更为明显。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 聚类分析 负荷趋势 固定分类 动态分类 实时调度
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多节点超短期负荷预测方法 被引量:25
7
作者 韩力 韩学山 +1 位作者 贠志皓 耿艳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第21期30-34,共5页
对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多... 对多节点有功和无功负荷变化规律的动态自适应超短期预测进行了深入的研究和分析,提出将负荷数据分层分区的处理方法,建立它们之间相互牵制和联系的表达,在由递推最小二乘支持向量机(RLS-SVM)算法实现顶层预测的基础上,建立输电系统多节点负荷动态行为特征的描述模型,构建了自适应动态模型的超短期负荷预测总体构架。以山东电网为例的现场测试效果验证了所述方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 多节点 支持向量机 卡尔曼滤波
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基于负荷预测及广义回归神经网络的短路电流超短期预测 被引量:14
8
作者 潘睿 刘俊勇 +2 位作者 倪雅琦 郭晓鸣 韩卫衡 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第18期94-99,共6页
针对智能电网中实时状态监测和告警需求,提出一种电网短路电流超短期智能预测的方法。通过节点超短期负荷预测进行电网态势外推,采用基于广义回归神经网络的短路电流辨识方法对短期内的全网母线短路电流水平进行扫描,实现短路电流的超... 针对智能电网中实时状态监测和告警需求,提出一种电网短路电流超短期智能预测的方法。通过节点超短期负荷预测进行电网态势外推,采用基于广义回归神经网络的短路电流辨识方法对短期内的全网母线短路电流水平进行扫描,实现短路电流的超短期智能辨识。该方法为智能电网中超短期智能预测提供了一种快速仿真建模(FSM)的新思路,为智能调度辅助决策提供有力的技术支持。通过IEEE30节点系统验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 超短期短路电流预测 超短期负荷预测 智能电网 广义回归神经网络 智能调度 快速仿真建模
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基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期配变负荷预测方法 被引量:24
9
作者 吴越强 吴文传 +1 位作者 李飞 张伯明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2810-2815,共6页
超短期配变负荷预测结果是配电网状态估计中伪量测的主要来源之一,其利用的历史数据主要来源于自动计量系统。伪量测的精度会显著影响状态估计的结果。给出了一种基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期负荷预测方法。该方法综合考虑线性趋势... 超短期配变负荷预测结果是配电网状态估计中伪量测的主要来源之一,其利用的历史数据主要来源于自动计量系统。伪量测的精度会显著影响状态估计的结果。给出了一种基于鲁棒Holt-Winter模型的超短期负荷预测方法。该方法综合考虑线性趋势、季节变动和随机波动的时间序列特性,并与指数平滑法相结合,具有良好的预测能力。此外,该方法可以自动识别和修正坏数据。以某配电网的实际数据进行了算例分析,结果表明该方法具有良好的预测精度,且具有自动压缩坏数据影响的特性。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 鲁棒Holt-Winter模型 坏数据处理
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云南电网水火电机组AGC协调优化控制策略 被引量:16
10
作者 刘和森 石恒初 +1 位作者 滕贤亮 袁飞 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第20期96-99,共4页
云南电网属于水火电资源比较均衡的电网,为水火电协调控制提供了有利的条件。针对云南电网不同时段负荷变化的特点,将水火电机组自动发电控制(AGC)按调节特性划分为多个组,每组机组在不同时段下采取不同的控制模式,有效地实现了云南电... 云南电网属于水火电资源比较均衡的电网,为水火电协调控制提供了有利的条件。针对云南电网不同时段负荷变化的特点,将水火电机组自动发电控制(AGC)按调节特性划分为多个组,每组机组在不同时段下采取不同的控制模式,有效地实现了云南电网水火电AGC机组之间的协调优化控制。试运行结果表明,该控制策略能较好地适应云南电网的特点,提高了AGC性能。 展开更多
关键词 自动发电控制 控制性能评价标准 超短期负荷预测 水火电协调控制
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超短期负荷预测在发电市场中的应用 被引量:30
11
作者 杨争林 宋燕敏 +2 位作者 曹荣章 孙维真 吴劲晖 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期14-17,共4页
阐述了超短期负荷预测在实时发电市场中的重要性。在充分研究和比较多种超短期负荷预测方法的基础上 ,提出了适合发电市场的综合预测方法 ;解决了负荷伪数据处理的问题 ;
关键词 电厂 电力系统 发电市场 超短期负荷预测
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省级电网AGC控制策略研究 被引量:11
12
作者 谭涛 姜杰 +3 位作者 何潜 张太勤 蔡明 秦传明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第16期63-66,共4页
区域电网互联主要任务是:保持电网频率质量,改善机组调控性能,从而发挥大电网运行的优越性。立足于省级电网调度控制,介绍了国内AGC发展和控制现状。以重庆电网为例详细探讨了目前省级电网AGC控制方案中的不足,从三个方面提出改进策略... 区域电网互联主要任务是:保持电网频率质量,改善机组调控性能,从而发挥大电网运行的优越性。立足于省级电网调度控制,介绍了国内AGC发展和控制现状。以重庆电网为例详细探讨了目前省级电网AGC控制方案中的不足,从三个方面提出改进策略。将全网机组分三大类:日前计划机组、超短期负荷预测机组和联络线AGC机组。在调度中应用15min超短期负荷预测技术,并在各种机组间采用协调控制方案。经现场运行验证,有效提高了重庆电网AGC调节品质。 展开更多
关键词 自动发电控制(AGC) 控制策略 控制性能考核标准(CPS) 超短期负荷预测
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基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测 被引量:27
13
作者 王岗 姜杰 +1 位作者 唐昆明 张太勤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期142-146,共5页
应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即'近大远小'的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布。并用快... 应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即'近大远小'的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布。并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点。应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比。结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 双向加权 快速留一法 超短期负荷预测 自适应参数选择
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基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测 被引量:74
14
作者 王新 孟玲玲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期61-66,共6页
针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适... 针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适的预测模型。进一步通过贝叶斯证据框架来优化LSSVM的参数,用贝叶斯推理确定模型参数、正规化超参数和核参数。然后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。最后,将该预测模型用于某一家庭超短期负荷预测中,仿真结果表明,该模型取得了比单一模型更好的预测效果。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 贝叶斯框架 时间序列
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负荷求导法在超短期负荷预测中的应用 被引量:14
15
作者 赵成旺 顾幸生 严军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期5-9,共5页
负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单... 负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。 展开更多
关键词 负荷求导法 超短期负荷预测 加权平均 分形
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基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测 被引量:67
16
作者 李国庆 刘钊 +1 位作者 金国彬 权然 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期437-445,共9页
电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网... 电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 随机分布式嵌入框架 BP神经网络 非线性动力系统 短期数据
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考虑多能时空耦合的用户级综合能源系统超短期负荷预测方法 被引量:54
17
作者 栗然 孙帆 +3 位作者 丁星 韩怡 刘英培 严敬汝 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4121-4131,共11页
针对用户级综合能源系统(integratedenergysystem,IES)规模小、负荷波动大、能量耦合复杂的特点,提出一种考虑多能时空耦合的超短期负荷预测方法。首先,结合K-means聚类方法和Pearson相关系数,将无明显规律的各类基本负荷单元进行"... 针对用户级综合能源系统(integratedenergysystem,IES)规模小、负荷波动大、能量耦合复杂的特点,提出一种考虑多能时空耦合的超短期负荷预测方法。首先,结合K-means聚类方法和Pearson相关系数,将无明显规律的各类基本负荷单元进行"像素重构",使之在水平和竖直两个方向具有一定的关联特征;其次,利用多通道卷积神经网络(multi-channel convolutional neural network,MCNN)对多类重构后的二维负荷像素在高维空间进行特征的独立提取和统一融合;最后,将扩展气象与节假日信息的综合特征按照时序的方式输入长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)进行负荷预测。以某用户级IES实测负荷数据为算例进行分析,结合基本卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN),对比是否进行像素重构和负荷特征融合的各场景下LSTM、CNN-LSTM、MCNN-LSTM方法的预测效果,结果表明,考虑像素重构和负荷特征融合的MCNN-LSTM方法可有效提高用户级IES负荷的预测精度。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 综合能源系统 多通道卷积神经网络 长短时记忆网络 负荷像素
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考虑超短期负荷预测的储能电池参与电网一次调频控制策略 被引量:29
18
作者 李培强 丰云鹤 +3 位作者 李欣然 谭庄熙 羊博 黄际元 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第19期87-95,148,共10页
考虑电力系统调频效果和储能容量,提出一种储能参与电网一次调频的出力策略。通过超短期负荷预测曲线得到调频需求,提出了基于双层模糊控制的动态荷电状态(SOC)基准储能容量恢复策略,并给出了储能电池参与一次调频的效果评价指标与储能... 考虑电力系统调频效果和储能容量,提出一种储能参与电网一次调频的出力策略。通过超短期负荷预测曲线得到调频需求,提出了基于双层模糊控制的动态荷电状态(SOC)基准储能容量恢复策略,并给出了储能电池参与一次调频的效果评价指标与储能SOC健康度评价指标。最后,以典型区域电网为例,对所提策略在2种典型工况下进行仿真分析并与常规控制策略比较。结果表明,所提策略能够有效改善调频效果和储能SOC健康状态。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 储能电池 一次调频 模糊控制 动态荷电状态
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一种实用的超短期负荷预测曲线外推方法 被引量:38
19
作者 丁恰 卢建刚 +2 位作者 钱玉妹 张剑 廖怀庆 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第16期83-85,共3页
超短期负荷预测对电网功率平衡控制具有重要作用。文中针对超短期负荷预测特点,提出一种基于曲线模式分析的曲线外推方法,并讨论了历史坏数据处理以及对当前负荷水平的特殊处理等实用性问题,以保证预测结果的稳定性。通过对几个实际系... 超短期负荷预测对电网功率平衡控制具有重要作用。文中针对超短期负荷预测特点,提出一种基于曲线模式分析的曲线外推方法,并讨论了历史坏数据处理以及对当前负荷水平的特殊处理等实用性问题,以保证预测结果的稳定性。通过对几个实际系统的应用结果表明,该方法速度快,精度高,运行稳定可靠,同时具有较强的适应性。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 能量管理系统 实时
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基于超短期负荷预测和混合量测的线性动态状态估计 被引量:22
20
作者 卫志农 谢铁明 孙国强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期47-51,共5页
目前电力系统量测主要是广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)混合量测并存。利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换... 目前电力系统量测主要是广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)混合量测并存。利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测,并与WAMS量测组成混合量测系统,在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。此外,采用高精度的母线超短期负荷预测并通过潮流计算得到预测值,实现了系统状态的实时跟踪预测。该算法减少了动态状态估计的计算时间,提高了动态状态估计的计算精度。采用IEEE14节点系统对提出的算法进行了验证。 展开更多
关键词 电力系统 母线超短期负荷预测 线性动态状态估 计量测变换 相量量测
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