电力负荷预报

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四川盆地夏季电力负荷预报模型研究
《电工技术》2018年第21期11-13,16,共4页杨荣国 杨正容 
四川省气象局科学技术研究开发课题(编号川气课题2015-开发-27)
通过对四川盆地自贡市2009～2015年5～9月日电力负荷与日最高气温、日最低气温、日平均气温、日平均相对湿度和天气状况的相关性进行分析,发现气象要素的变化会直接影响电力负荷调整。通过多要素逐步回归分析法创建四川盆地夏季电力负...
关键词：回归分析 电力负荷 气象要素 
基于XGBoost算法的短期电力负荷预报被引量：13
《智能电网（汉斯）》2017年第4期274-285,共12页李广野 李伟 田小蕾 车轶锋 
短期电力负荷的精准预报是电力能源管理系统(EMS)合理安排生产调度计划、实现节能、经济运行的前提条件和重要保障。本文针对电力负荷波动特征具有不同时间尺度的周期相似性,根据前一天同一时刻、前一周同一时刻负荷和最近24小时平均负...
关键词：短期负荷预测 预测精度 XGBoost 预测因子 
基于自评判自学习机制的短期电力负荷预报
《系统仿真学报》2007年第23期5406-5410,共5页林志玲 李鸿儒 
国家自然科学基金(60674063);辽宁省自然科学基金(20062024)
以RBF神经网络为基础,提出了一种具有自评判自学习能力的短期电力负荷预报方案,该方案包含预报器、评估器、探测器和学习机四个组成部分。预报器用来预测未来时段的电力负荷,评估器用来对预报结果进行评估,探测器用来确定预报的有效步长...
关键词：电力负荷 神经网络 预报 评估 学习 
短期电力负荷预报间隔采样混沌模型被引量：9
《中国电机工程学报》2006年第10期28-32,共5页杜杰 陆金桂 曹一家 郁云 
国家自然科学基金项目(60225006);高等学校博士点基金项目(20030335003)
现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性。在负荷预测混沌建模方法中,Lvapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大Lyapunov指数限制。针对Lyapunov指数预报模式的不足,提出了k-...
关键词：电力负荷预测 最大Lyapunov指数预报模式 预测时限 互信息 
基于灰色理论与BP神经网络的电力负荷预报被引量：5
《电机与控制学报》2006年第4期440-442,共3页朱建良 闻彦 李国辉 
为了提高电力负荷预报的精确度和稳定性,基于灰色理论和BP神经网络,提出了电力负荷预报方法。该方法在预测精确度和稳定性方面都比单一的灰色理论预报方法有明显的提高。经实例预测表明,此方法的预报相对误差可以达到1．69％以内。
关键词：灰色理论 BP神经网络 电力负荷预报 
时间序列预测模型在聚氨酯原料市场价格预测中的应用和比较
《环球聚氨酯》2005年第12期15-18,共4页余文武 
众所周知，时间序列分析方法是一种定量预测方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用于气象预报、地震预报、水文预报、电力负荷预报、价格预测和股票预测等。时间序列分析方法是通过对时间序列的分析和研究，运用科学方法建...
关键词：时间序列分析方法 价格预测 原料市场 预测模型 应用 聚氨酯 定量预测方法 电力负荷预报 气象预报 地震预报 
短期电力负荷预报中异常负荷数据的识别和修正被引量：7
《吉林电力》2004年第6期21-23,共3页田增尧 张明理 赵瑞 
分析了历史负荷中异常数据对负荷预报影响,并对实际电力系统中异常负荷数据进行了简单的分类。为了满足实际对负荷预报精度的要求,提高短期负荷预测的准确性,介绍了几种常用的异常数据修正方法,提出了一种新的异常数据识别和修正方法,...
关键词：负荷预测 工程处理方法 异常数据 
应用小波-人工神经网络组合模型研究电力负荷预报被引量：10
《水电能源科学》2004年第2期68-70,共3页王文圣 朱聪 丁晶 
国家自然科学基金资助项目(50279023;40271024)。
针对负荷时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行负荷预报的方法——小波-人工神经网络组合模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以月、日平均负荷预报为例对...
关键词：小坡分析 人工神经网络 组合模型 负荷预报 
基于灰色GM(1,1)及其改进型模型的短期电力负荷预报被引量：4
《电工电能新技术》2003年第2期23-25,共3页张颖 朱陶业 
运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷。同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度。经对某地区电网的实际编程及运行检验,该模型的预报准确度满足了用户要求。
关键词：电力系统 短期负荷预报 灰色理论 ARIMA(p d q)模型 GM(1 1)模型 电网 
短期电力负荷预报中几种异常数据的处理被引量：38
《东北电力学院学报》2002年第2期1-5,共5页陈亚红 穆钢 段方丽 
分析了历史负荷中异常数据对负荷预报的影响 ,对实际电力系统中遇到的异常数据进行了分类 ,并对各类数据的处理从工程实际出发采用了适当的方法。给出了对预报日预报时刻后至 2 4点的数据补足算法。具体电力系统的算例从统计意义上说明...
关键词：短期电力负荷预报 异常数据 数据处理 能量管理系统 电力系统 
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