基于灰色預測理論，研究了基本灰色預測模型及其幾種傳統(tǒng)改進模型的原理和它們在電力負荷預測中存在的局限性，提出了電力系統(tǒng)中長期負荷預測的實用新方法灰色預測模型。以實際算例為基礎，應用基本灰色預測模型和傳統(tǒng)改進模型以及組合灰色預測模型分別對電力負荷進行了預測，并進行了分析比較。結果表明，用灰色理論預測電力負荷，理論可靠、方法簡單。對于中長期電力負荷預測這樣復雜的問題，組合灰色預測模型具有預測精度高、簡捷實用等優(yōu)點，該方法可作為中長期電力負荷預測的工具之一。

研究了灰色gm(1,1)模型及其在電力系統(tǒng)負荷預測中的應用,以實際算例為基礎,對預測結果作了分析,得出結論：灰色gm(1,1)模型精度較高,但也存在一定的局限性．

電力系統(tǒng)負荷預測是電力系統(tǒng)中的一個重要的研究課題。對神經網絡算法和時間序列預測算法進行加權融合,提出一種混合算法對eunite競賽數(shù)據(jù)進行了短期電力負荷預測。實驗結果表明負荷預測精度得到了很大的提升。

理論探索 2010．10211 對電力系統(tǒng)負荷預測的探討與分析 范亮 贛西供電公司樟樹運行分公司江西南昌331100 【摘要】負荷預測是電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運行研究的重要內容，是保證電力系統(tǒng)可靠以及經濟運行的前提，是電力系統(tǒng)規(guī)劃建設的重 要依據(jù)。負荷預測的準確程度將直接影響到投資、網絡布局以及運行的合理性。負荷預測會受到很多的不確定因素的影響，到目前為止， 還沒有那一種方法保證在任何情況下都可以獲得滿意的預測結果。因此在進行負荷預測時候，應該結合預測地區(qū)的實際情況，選用多種預 測方法，各種的方法預測的結果互相的校核，最終確定預測值。 【關鍵詞】負荷預測系統(tǒng)方法 指數(shù)平滑法是根據(jù)本期的實際值和過去對本期的預測值，預測 下一期數(shù)值，它反映了最近時期事件的數(shù)值對預測值的影響。這是 一種在移動平均法的基礎上發(fā)展起來的特殊的加權平均法。負荷預 測是電力系統(tǒng)運行調度中

數(shù)據(jù)挖掘技術能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在知識,軟計算是創(chuàng)建智能系統(tǒng)的有效方法,本文將兩者結合,完成電力預測過程的兩個主要任務:負荷壞數(shù)據(jù)處理和多因素負荷預測模型的建立。通過對kohonen網聚類挖掘和bp網分類挖掘的效果分析,設計由這兩種網絡組合而成的神經網絡模型,完成壞數(shù)據(jù)辨識和調整的任務;以模糊推理系統(tǒng)為基礎構建多因素負荷預測模型,本文采用cart分類挖掘技術解決模糊結構辨識中的兩個難點問題:輸入空間劃分和輸入變量選擇,在此基礎上設計anfis網絡進行參數(shù)辨識。良好的實例分析效果說明,數(shù)據(jù)挖掘思想和軟計算方法相結合,是電力系統(tǒng)負荷預測的一種有效的思路和方法

能源是人類社會發(fā)展的關鍵性問題,電能是最方便的能源。電力負荷預測是電力部門的重要工作之一,對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、建設、運行起重要作用。用灰色系統(tǒng)預測方法進行電力負荷中期預測,結果可對實際工作提供重要依據(jù)。

利用多分辨分析的小波變換對短期電力負荷序列進行了分解處理.將負荷序列投影到不同的尺度上,根據(jù)其在各尺度上子序列的特性分別進行回歸預測.最后將預測結果疊加,得到最佳預測結果.結果表明,該方法能夠取得較好的預測精確度.

文章在介紹神經網絡模型構成原理的基礎上,針對傳統(tǒng)模型在對非線性序列進行預測時速度慢、容易陷入局部次最優(yōu)的缺點,引入小波作為隱含層的傳遞函數(shù),構成新的預測模型:小波神經網絡預測模型,并分析了小波神經網絡在電力負荷預測領域的研究和應用現(xiàn)狀.

青島理工大學琴島學院 畢業(yè)設計（論文）指導書 系部：機電系 專業(yè)：電氣工程及其自動化 學生姓名:學號: 設計(論文)題目：電力系統(tǒng)負荷預測方法研究 起迄日期:2012年3月14日~6月3日 設計(論文)地點: 指導教師:楊柳 教研室負責人：姜凱 發(fā)指導書日期:2011年12月22日 《電力系統(tǒng)負荷預測方法研究》畢業(yè)設計指導書 適用專業(yè)：電氣工程及其自動化 學時數(shù)：12周 一、課題任務 由于電能是不可存儲的能源，為更有效地使用電能，電力負荷預測就尤為重要。電力負 荷預測主要有長期、中期、短期等幾種，本課題的研究對象是短期電力負荷預測中各種預測 方法的應用效果，研究任務是網絡參數(shù)的調整。 二、課題設計的主要內容和要求 （一）主要內容： 隨著科學技術的發(fā)展和社會的進步，

智能工程是多層灰色神經網絡中的智能算法,處理多個非線性復雜系統(tǒng)研究。

負荷的預測水平是衡量電力系統(tǒng)運行管理現(xiàn)代化的顯著標志之一,負荷預測的結果除了由負荷本身的歷史規(guī)律決定外,還受眾多非負荷因素的影響,會因地區(qū)和氣象而異,本文根據(jù)具體情況提出合適的負荷預測模型——馬爾可夫鏈模型,具有重要的意義。

為克服bp算法收斂速度慢,易陷入局部極小值等的缺點,從而提高bp預測精度等性能,提出了變共軛梯度法(vcg),并對其收斂性作了分析及簡要證明。通過將其應用于電力系統(tǒng)負荷預報,證實了該算法克服了傳統(tǒng)bp算法收斂速度慢,易陷入局部極小值的缺陷。

論述了人工神經網絡預測電力系統(tǒng)負荷的方法和步驟,并以bp神經網絡在石嘴山地區(qū)短期負荷預測中的應用為例,探討負荷預測的重要性。

0 目錄 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1電力系統(tǒng)負荷預測綜述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2電力系統(tǒng)負荷預測的含義.........................................3 1.3電力系統(tǒng)負荷預測的意義.......................................

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電力系統(tǒng)短期負荷預測的靜態(tài)分析

?????????????????????????????????????????????????????????;???20050501 ??????????????????????????????????????(52?ì1.????2.???.???.??????????????19983.knzadeh.gcauleypracticesandnewconceptsinpowersystemcontrol[????]1996(01)4.wrlachs.dsutanto.dnlogothetispowersystemcontrolinthenextcentury[????]1996(0

鄭州大學 碩士學位論文 電力系統(tǒng)短期負荷預測方法的研究 姓名：張德玲 申請學位級別：碩士 專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動化 指導教師：陳根永 20070515 電力系統(tǒng)短期負荷預測方法的研究 作者：張德玲 學位授予單位：鄭州大學 本文鏈接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/thesis_y1059836.aspx

電力系統(tǒng)短期負荷對電力企業(yè)的經濟效益和社會效益都有一定影響。因此文中建立了基于rbf神經網絡的電力系統(tǒng)短期負荷模型。用歷史負荷數(shù)據(jù)作為訓練樣本,用訓練好的神經網絡進行電力系統(tǒng)短期負荷預測,并與bp神經網絡進行對比。rbf神經網絡的平均誤差為2.09%,最大誤差為4.77%,相比于bp神經網絡精確度較高,有利于電力系統(tǒng)合理地進行調度規(guī)劃工作。

負荷預測是電力系統(tǒng)研究和電網規(guī)劃的重要組成部分。采用隱馬爾可夫模型,訓練過程采用baum-welch算法,在matlab軟件上隱馬爾可夫模型進行訓練,得到負荷特性預測最優(yōu)模型,解碼預測過程采用viterbi算法,通過模型可預測下一年地區(qū)負荷特性。以廣東電網2011年至2016年負荷數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)對隱馬爾可夫模型進行訓練,并對2017年廣東典型日負荷率進行預測,仿真結果具有較優(yōu)的準確性和計算效率。

電力系統(tǒng)短期負荷預測分析

針對電力負荷短期預測問題,提出了一種基于相似日的神經網絡預測方法,分析傳統(tǒng)bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優(yōu)化法的bp模型學習算法,在建立具體模型時,對于24點負荷預測,采用24個單輸出的神經網絡來分別預測每天的整點負荷值,具有網絡結構較小,訓練時間短的優(yōu)點,考慮了不同類型的負荷差異,并對四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負荷進行短期負荷預測仿真,仿真結果表明其具有較好的預測精度。