日负荷曲线预测

作品数：15被引量：138H指数：8
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基于深度学习的智能电网短期日负荷曲线预测系统设计与实现被引量：4
《电子产品世界》2023年第2期66-69,共4页崔秀艳 闫绍惠 
短期电力负荷精准预测对发电容量与输电方式的合理调度、确保电力系统安全、稳定运行起着至关重要的作用。本文针对负荷数据基数大、难提取、负荷预测影响因素多等问题,运用Mysql数据库和Python爬虫技术构建了短期负荷曲线预测基础数据...
关键词：深度学习 短期负荷预测 卷积神经网络 长短期记忆网格 FLASK 
基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究被引量：20
《电力系统及其自动化学报》2020年第1期42-49,共8页陆海 罗凤章 杨欣 罗恩博 李耀华 郝珺南 
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金资助项目(51977140,U1866207,51207101);天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC21300);南方电网公司科技资助项目(YNKJXM20180007)
针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相...
关键词：负荷特征 负荷预测 聚类分析 关联分析 分类规则 
基于灰色神经网络与灰色关联度的中长期日负荷曲线预测被引量：12
《武汉大学学报（工学版）》2019年第1期58-64,70,共8页王丽 朱文广 杨为群 程虹 肖园 彭怀德 柯学 胡钋 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(编号:2015AA050101);国家自然科学基金青年项目(编号:51207115)
用电结构变化和经济发展会深刻影响中长期的日负荷特性.采用加权平均法确定归一化之后的预测年基准曲线,利用非常适于少数据、多因素预测问题并具有高度非线性拟合特性的灰色神经网络,对中长期日负荷曲线的日特征参数进行预测,其中考虑...
关键词：用电结构 灰色神经网络 粒子群优化算法 灰色关联度 中长期日负荷曲线预测 
基于气象灵敏度分析和特征日修正的短期日负荷曲线预测被引量：5
《广西电力》2018年第3期10-16,共7页覃芳璐 李滨 吴茵 
短期负荷预测是电力系统运行的基础工作,准确的负荷预测是系统安全稳定运行的重要保障。随着电力市场的不断扩张,气象敏感负荷在负荷总体中所占比例急剧上升,气象成为电力调度部门在制定运行计划时不可忽略的重要因素。提出了一种基于...
关键词：短期负荷预测 气象因素 灵敏度 气象特征日 
基于模糊信息粒化与多策略灵敏度的短期日负荷曲线预测被引量：24
《电工技术学报》2017年第9期149-159,共11页李滨 覃芳璐 吴茵 黄佳 
国家自然科学基金(51541707);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB228205)资助项目
针对气象变化时负荷曲线预测精度低、预测模型不能完全适应气象变化的情况,提出了一种基于模糊信息粒化与多策略灵敏度的短期日负荷曲线预测方法。提出了完全气象因子序列的概念,建立气象粒化集;采用空间多元回归及滞后模型结合多策略...
关键词：短期日负荷预测 完全气象因子 信息粒化 空间多元回归灵敏度 改进K-means聚类 
MapReduce框架下运用K-modes聚类算法进行日负荷曲线预测
《计算机与数字工程》2016年第2期230-232,316,共4页李彦 王颖 廖一鸣 赵文硕 
提出一种MapReduce框架下运用K-modes聚类算法,并基于电力大数据对日负荷曲线进行预测的方法。将预测结果与传统K-modes聚类算法的预测结果进行对比,结果表明:K-modes聚类算法进行分布式处理的方法是可行的,使用这种方法对日负荷曲线进...
关键词：大数据 MAPREDUCE K-modes聚类算法 日负荷曲线预测 
基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测被引量：28
《电力自动化设备》2015年第7期89-94,100,共7页许梁 孙涛 徐箭 孙元章 李子寿 林常青 
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215201);国家自然科学基金资助项目(51477122)~~
提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模...
关键词：中长期负荷预测 日负荷曲线预测 函数型数据分析 非参数统计 二次规划 模型 
基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正被引量：2
《计算机系统应用》2014年第12期182-186,共5页杨莉 李鹏举 
分析了传统负荷预测方法的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法.利用决策树算法进行负荷预测,根据预测结果找出负荷不正常点.依靠关联规则算法,对不正常负荷进行修正,从而使预测结果更加精确.
关键词：数据挖掘 关联规则 决策树算法 日负荷曲线 
基于改进广义回归神经网络的日负荷曲线预测
《山东电力技术》2013年第6期35-38,共4页边居政 
提出了基于改进广义回归神经网络(GRNN)的日负荷曲线预测模型。对GRNN模型的输入元素进行分析筛选,并同时输出一天48点的负荷预测值,在保证预测精度的基础上大大提高了预测速度。采用烟台某变电站实际负荷进行预测分析,结果证明了该方...
关键词：日负荷曲线预测 广义回归神经网络 平滑参数 
基于ANN的用户日负荷曲线的预测研究被引量：1
《自动化技术与应用》2007年第5期1-4,共4页罗欣 周渝慧 周晖 
本文以一典型大电力用户——钢铁企业为研究对象,利用无线负荷监控系统的负荷数据,采用人工神经网络 ANN 中的 BP 网络理论,构建了24点输出和单点输出这样两种 BP 神经网络,结合不同的平移时间窗口技术,比较了不同预测模型的性能,实现...
关键词：钢铁企业 无线电负荷监控系统 日负荷曲线预测 BP算法 
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