短期电力负荷预报

作品数：10被引量：91H指数：6
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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 
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 
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 
短期电力负荷预报的自适应模糊神经网络方法被引量：15
《电力系统自动化》1998年第1期30-32,64,共4页张小平 王伟 
提出了一种新的电力负荷预报法——自适应模糊神经网络方法，该自适应模糊神经网络推理系统具有类似于神经网络的结构，并应用了一种混合的自适应学习算法。在此基础上，研究了该方法在电力负荷预报中的应用并与神经网络方法作了比较。...
关键词：电力负荷 预报 神经网络 自适应 短期 
模糊神经网络在短期电力负荷预报中的应用被引量：6
《重庆大学学报（自然科学版）》1998年第1期71-76,共6页孙洪波 周家启 
提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络方法。该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷。文中通过实际算例验证了所提模型和方法的有效性。
关键词：模糊集 电力负荷预报 人工神经网络 
用于短期电力负荷预报的人工神经网络方法被引量：1
《重庆大学学报（自然科学版）》1995年第4期42-47,共6页孙洪波 秦翼鸿 徐国禹 罗春雷 
提出了一种新的短期电力负荷预报方法。该法首先将小时电力负荷分解成增长趋势、日模式、周模式、气候敏感及随机变动等分量，然后应用人工神经网络等方法对各分量分别预报，最后由各负荷分量相迭加得到小时负荷预测值。并以我国某省实...
关键词：电力系统 负荷预报 神经网络 
短期电力负荷预报的神经网络法综述
《电力情报》1994年第1期22-26,共5页董华英 梁贵书 吉长祜 
介绍了人工神经网络（ＡＮＮ）在电力系统短期负荷预报中的研究现状，并对目前所提出的各种方法作了评价。在此基础上，对ＡＮＮ技术在短期负荷预报中的应用做出了几点展望。
关键词：短期负荷 人工神经系统 预测 
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