以精確的空調負荷預測為前提,方能使得冰蓄冷空調在融冰供冷過程中采取最為合理的運行策略。提出一種改進的增量型極限學習機(pso-ielm)的建筑物空調負荷預測模型。通過粒子群優化算法,克服傳統極限學習機(elm)在預測中存在的不穩定性。并結合對西安地區某購物中心夏季不同月份的空調負荷進行訓練和預測。實例分析結果表明,粒子群優化增量型極限學習機(pso-ielm)具有更好泛化能力和更高預測精度。是對建筑空調負荷預測的有效手段。

負荷預測效果直接影響電網的安全穩定和經濟效益,是電網調度的重要組成內容。針對極限學習機隨機產生輸入層權值和隱含層閾值導致網絡模型不穩定的問題,提出了一種基于改進遺傳算法優化極限學習機的負荷預測方法。利用爬山法改進的遺傳算法對極限學習機的權值和閾值進行優化,以獲得穩定性強,預測精度高的優化模型。并將此模型與bp網絡、極限學習機的預測結果進行對比,仿真實驗結果表明,改進模型具有較快的訓練速度和更為準確的預測結果,適應于影響因素眾多,數據量巨大的現代短期電力負荷預測。

為了優化極限學習機的參數,提高短期負荷預測的準確率,提出一種改進粒子群算法的極限學習機(cspso-elm)預測模型。該模型利用粒子群算法(particleswarmoptimization,pso)尋找極限學習機(elm)網絡中最優的輸入權值和隱層偏差值,得到輸出權值矩陣,以達到減少隨機參數誤差的目的。同時引入混沌自適應策略,增強粒子群算法的多樣性,防止粒子群陷入局部收斂。在充分考慮天氣、濕度、假日因素和當地工業產值對預測結果的影響下,提出一種基于該方法的極限學習機預測模型。最后,針對揚州市高新區用電總量預測問題,通過與其它模型的對比實驗,證明了改進的粒子群算法優化了極限學習機的參數結構,提高了電力負荷預測的精準度。

為了提高電力負荷預測精度,應對電力系統智能化所帶來的數據海量化高維化帶來的單機計算資源不足的挑戰,提出了一種在線序列優化的極限學習機短期電力負荷預測模型。針對電力負荷數據特性,對極限學習機預測算法進行在線序列優化;引入分布式和multi-agent思想,提升負荷預測算法預測準確率;采用云計算的mapreduce編程框架對提出的算法模型進行并行化改進,提高其處理海量高維數據的能力。選用eunite提供的真實電力負荷數據進行算例分析,在32節點云計算集群上進行實驗,結果表明基于該模型的負荷預測精度均優于傳統支持向量回歸預測算法和泛化神經網絡預測算法,且提出的算法具有優異的并行性能。

燃氣短期負荷預測的小波分析綜合模型——城市燃氣負荷預測對于保證燃氣企業的供氣安全、優化調度等具有重要意義。燃氣負荷受天氣、溫度、節假目及一些隨機因素等影響，很難建立準確的預測模型。為此，根據h市燃氣短期目負荷變化特點，提出了用于燃氣短期負荷預...

電力系統的管理和調度對精確的負荷預測模型有著極高的要求。為全面提高負荷預測模型的性能，提出一種新型的結合互補集成經驗模態分解（ceemd）和小波核函數極限學習機（wkelm）的短期電力負荷組合預測模型。首先通過ceemd將歷史電力負荷數據自適應地分解為一系列相對平穩的子序列，對各分量建立小波核極限學習機的預測模型，預測各分量的負荷值并對其進行求和得到最終預測結果。用四種預測模型對真實的負荷數據進行訓練預測，算例表明新模型在預測精度和效率上都具有一定優勢，同時克服了傳統emd中容易出現的模態混疊問題以及elm中存在的過擬合等缺陷，具有一定的實際應用潛力。

基于一次累加法的城市燃氣年負荷預測——由于燃氣負荷原始時間序列非線性隨機變化，而一次累加法具有削弱時間序列隨機性的特點，提出了一次累加法在城市燃氣負荷預測中的應用方法。實例表明，一次累加法預測模型精度高，預測結果可靠，可用于城市燃氣年負荷預測...

針對新建樓宇空調系統做短期負荷預測工作時,缺少負荷預測所需的數據,難以實現空調系統優化節能的問題,提出一種基于相似日搜索的空調短期負荷預測方法———相似日搜索算法(sasd).算法首先通過分析空調負荷特性,定義日特征向量,構造日特征矩陣,縮小相似日的搜索范圍;然后基于溫度、濕度和風力3種天氣影響因子,計算相似日的體感溫度值;接著根據模糊思想選擇正確的最終相似日判定因子,搜索得到最終相似日集合;最后通過判定選擇面積中心法作為預測方法,實現工作日的負荷精確預測.仿真結果和實際預測效果表明:sasd可以精確預測空調負荷值,且在不同地區及不同時期具有一定的通用性.

針對短期電力負荷預測易受氣象因素影響的特點,提出基于相似日和灰色理論的短期電力負荷預測模型;首先通過對日類型的判斷得到相同日類型的負荷數據,然后對氣象數據序列進行模糊化聚類處理,并結合預測日的氣象數據,采用灰色關聯方法進行關聯分析,選取與預測日關聯度高的負荷數據作為相似日負荷數據,采用灰色預測方法對相似日負荷數據進行短期電力負荷預測;仿真結果表明,選取了相似日之后的預測結果比未選取相似日的預測結果精度要高.

針對短期電力負荷預測易受氣象因素影響的特點，提出基于相似日和灰色理論的短期電力負荷預測模型；首先通過對日類型的判斷得到相同日類型的負荷數據，然后對氣象數據序列進行模糊化聚類處理，并結合預測日的氣象數據，采用灰色關聯方法進行關聯分析，選取與預測日關聯度高的負荷數據作為相似日負荷數據，采用灰色預測方法對相似日負荷數據進行短期電力負荷預測；仿真結果表明，選取了相似日之后的預測結果比未選取相似日的預測結果精度要高。

首先,簡要介紹了深度學習算法的有關內容,包括深度學習與神經網絡的比較和深度學習的訓練過程。其次,從負荷的日屬性、負荷的周屬性、溫度因素、節假日因素這幾個方面對負荷的特性進行了研究。最后,根據負荷的歷史數據,應用深度學習算法進行了短期負荷預測,并將其預測結果與bp神經網絡的預測結果做了比較。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型.利用云模型中的云發生器,分別將有限的國民生產總值和工業生產總值的增長率和增長變化率樣本數據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數據.以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規則推理,構造云規則推理器.利用云規則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高.

準確預測空調負荷不僅對蓄能空調高效運行意義重大,而且也是冷熱電三聯產技術發揮優勢的關鍵所在。本文提出一種小波網絡應用于空調負荷的預測模型,通過小波分解,把空調負荷序列分解為不同頻段的小波系數序列,再將各層的小波系數子序列重構到原尺度上,然后對小波系數序列采用相匹配的bp神經網絡模型進行預測,最后合成空調負荷序列的最終預測結果。該預測模型中的低頻小波系數a3和中頻小波系數d3的神經網絡輸入變量為前1天小波系數值和對應時刻的溫度、相對濕度、風速、總輻射量、天氣狀況和星期幾編碼共7個因子,并采用主成分分析法進行輸入變量的降維;高頻小波系數d2和d1以前幾日的小波系數為輸入因子。經過對西安市某綜合樓的空調負荷進行預測,證明了預測值和實際運行值擬和很好,相對誤差為-10%~8%。該預測模型具有預測精度較高、推廣能力較強及計算速度較快的優點。

提出將小波分析和時間序列應用于空調負荷預測;利用小波分析可以將空調負荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上,分解后序列的平穩性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時間序列模型來預測,最后再合成得到原時間序列的預測值。預測結果表明,該模型應用于空調負荷預測具有較高的預測精度,而且明顯優于傳統的時間序列模型。

住宅電力負荷預測 patrickday,michaelfabian,donnoble,georgeruwisch,ryanspencer, jeffstevenson,rajeshthoppay georgiainstituteoftechnology,northavenue,atlanta,ga30332,usa 摘要：智能電網技術的采用很大程度上驅動了預付電力計量市場的進步。先進 的智能電表促進了智能預付費電表的預付費系統的部署。一個成功的計劃取決于 能夠準確為每個終端用戶預測每天的能量消耗。這種預測的方法稱為住宅電力負 荷預測(rplf)。本文描述了為推薦項目發起人開發一個的負荷預測模 型,smartgridcis的系統工程(se)流程和工具?；靖拍钍?電力付費采用類似 于“預付電話費”的方式。建模技術探討分析的替代方案(

a題電力系統短期負荷預測 短期負荷預測是電力系統運行與分析的基礎，對機組組合、經濟 調度、安全校核等具有重要意義。提高負荷預測精度，是保障電力系 統優化決策科學性的重要手段?，F代電力系統中，構成電力負荷的用 電器種類繁多，空調等受氣象條件影響的負荷占比持續增高，氣象因 素（溫度、濕度、降雨量等）對電力系統負荷的影響愈顯突出?？紤] 氣象因素成為調度中心進一步改進負荷預測精度的主要手段之一。 已知地區1、地區2從2009年1月1日至2015年1月10日 的 電力負荷數據（每15min一個采樣點，每日96點，量綱為mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的氣象因素數據（日最高溫 度、日最低溫度、日平均溫度、日相對濕度以及日降雨量），詳見附 件1-數據.xlsx。 具體要求如下： 1.請分析兩個地區2014年

分析了多水電地區網供負荷的特點,利用相關性分析方法及人工神經網絡對多小水電地區的網供負荷短期預測進行研究,并對某多小水電地區開展網供負荷預測實例模擬,預測結果驗證了方法的有效性和實用性。

負荷預測對電網規劃和售電市場調控具有重要意義。由于電力負荷與天氣、日期、區域等多個因素密切相關,存在較強的不確定性和非線性特征,導致傳統方法的負荷預測精度較低。為了提高負荷預測精度,提出基于正交投影徑向基函數極限學習機(oprbf-elm)的短期電力負荷預測算法。該算法將elm的隱含層節點替換為徑向基神經元,基于訓練誤差二范數最小化準則,采用正交投影計算輸出權值向量,并在核函數的數量取值范圍內索引獲取使得訓練集均方根誤差(rmse)最小的預測負荷結果。算法預測過程中只需要設置網絡的徑向基神經元(rbf)個數,不需要調整輸入權值及隱含層偏差,且正交投影能較好地消除輸入樣本特征之間的相關性,快速有效得到輸出權值向量,從而提高負荷預測精度。以我國某省電動汽車用電領域的負荷數據作為標準樣本進行仿真,仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性,與支持向量機(svm)和傳統rbf-elm相比,該算法的預測精度高、泛化能力強,具有廣泛的實用性。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型。利用云模型中的云發生器,分別將有限的國民生產總值和工業生產總值的增長率和增長變化率樣本數據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數據。以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規則推理,構造云規則推理器。利用云規則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高。

電力系統短期負荷預測分析

電力系統短期負荷預測的靜態分析

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