短期负荷预测方法

作品数：202被引量：2494H指数：27
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基于一种新型鲁棒损失的神经网络短期负荷预测方法被引量：23
《电网技术》2020年第11期4132-4139,共8页蔡秋娜 潮铸 苏炳洪 王龙 段秦尉 温亚坤 李冰 
首先提出了一种由熵诱导出的度量(称为CIM),这种度量具有非凸性,鲁棒性,平滑性,有界性,逼近行为等。将该度量用作人工神经网络(称为ANN)的损失函数,以提高其鲁棒性,然后建立新的鲁棒人工神经网络框架(称为指数损失人工神经网络,即ELANN...
关键词：信息熵 指数损失 鲁棒性 人工神经网络 短期负荷预测 
基于UTCI-MIC与振幅压缩灰色模型的用户侧微电网短期负荷预测方法被引量：26
《电网技术》2020年第2期556-563,共8页薛阳 张宁 吴海东 俞志程 李蕊 
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211HZ17000F);国家自然科学青年基金资助项目(51405286);上海市电站自动化技术重点实验室(13DZ2273800).
短期负荷预测是保障用户侧微电网经济、安全运行的基础。现有研究表明,综合考虑气象、地理等影响因素的负荷预测模型在一定程度上提升了预测准确率。但在具有明显城市特征的用户侧微电网负荷预测中存在局限性,其预测结果呈现显著偏差,...
关键词：短期负荷预测 用户侧微电网 通用热气候指数 最大信息系数 经验模态分解 振幅压缩 灰色模型 
高比例可再生能源电力系统的马尔科夫短期负荷预测方法张涛,顾洁被引量：21
《电网技术》2018年第4期1071-1078,共8页张涛 顾洁 
国家重点研发计划项目(2016YFB0900100)~~
高比例可再生能源并网将成为未来电力系统的基本特征,可再生能源发电技术的持续发展和可再生能源价格补贴机制与市场化消纳方法结合,为主动负荷的时段转移特性提供技术支持与利益驱动。双重推动下使得负荷需求与可再生能源出力间的相关...
关键词：短期负荷预测 高比例可再生能源电力系统 可再生能源出力 交叉谱分析 双链马尔科夫 误差修正 
基于分形特性修正气象相似日的节假日短期负荷预测方法被引量：32
《电网技术》2017年第6期1949-1955,共7页李滨 黄佳 吴茵 覃芳璐 
国家自然科学基金项目(51407036);国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2013CB228205)~~
节假日负荷易受气象信息、国家调休政策等影响,预测精度较低。为解决上述问题,提出了基于分形特性修正气象相似日的节假日短期负荷预测方法。采用归一化处理和日期适当调整,解决了数据值之间的差异性、经济增长率和负荷变化趋势不一致...
关键词：节假日短期负荷预测 气象相似日 分形自相似性 
基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法被引量：56
《电网技术》2014年第10期2691-2699,共9页汤庆峰 刘念 张建华 于壮壮 张清鑫 雷金勇 
国家863高技术基金项目(2014AA052001)~~
短期负荷预测是微电网经济调度的重要组成部分,预测误差将直接影响运行经济性。相对于大电网环境,在用户侧微电网实施短期负荷预测的难度更高。提出了一种基于经验模态分解、扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机的组合短期负荷预测模型,...
关键词：微电网 短期负荷预测 组合预测模型 参数优化 
基于广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法被引量：14
《电网技术》2008年第13期62-68,共7页罗玮 严正 
提出了一种基于广义学习矢量量化的负荷特征聚类方法,既考虑了专家经验的指导,同时兼备人工神经网络强大的非线性处理能力。归纳提取的负荷、气象综合指数更能反映日负荷的基本特征,同时减少了网络输入层的维数。实际预测结果表明,综合...
关键词：短期负荷预测 负荷特征聚类 广义学习矢量量化 (GLVQ) 支持向量机(SVM) 气象因素 
基于解耦机制的小地区短期负荷预测方法被引量：14
《电网技术》2008年第5期87-92,共6页黎灿兵 刘梅 单业才 唐涛南 
小地区短期负荷预测是电网企业精细化管理的重要手段。针对小地区短期负荷预测的特点,提出了基于解耦机制的误差分析模型和预测机制,将短期负荷预测分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分。小地区负荷结构单一,标幺曲线相对稳定;负荷基...
关键词：负荷预测 平均负荷 标幺曲线 解耦机制 电力系统 
基于改进主成分分析的短期负荷预测方法被引量：34
《电网技术》2005年第3期64-67,共4页程其云 王有元 陈伟根 
由各时点负荷分量组成的负荷时间序列中,各数据点间具有一定的相关性和差异性,在进行短期负荷预测时模型一般无法兼顾数据的共性和差异性。作者采用一种改进的主成分分析法,在不损失负荷原始数据主要信息的前提下提取负荷数据的主成分,...
关键词：电力系统 短期负荷预测 负荷时间序列 主成分分析 
一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法被引量：8
《电网技术》2004年第7期15-18,共4页张步涵 赵剑剑 刘小华 刘沛 程时杰 陆俭 
高等学校博士学科专项科研基金资助项目(2000048712)
小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性。为更好地反映气象因素对负荷的影响及提高负荷预测的精度,文章选用Morlet小波构建小波神经元网络,采用误差反传学习算法来训练网络,采用自学习隶属度分析聚类的新方法...
关键词：电力系统 电网 短期负荷预测 小波 神经元网络 
一种基于径向基函数的短期负荷预测方法被引量：36
《电网技术》2003年第6期22-25,32,共5页赵剑剑 张步涵 程时杰 陆俭 
高等学校博士学科专项科研基金资助项目(2000048712)。
为克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,提出了基于确定性退火聚类选取径向基函数(RBF)网络隐层节点中心的方法,并采用遗传算法有效地解决了径向基函数网络的学习问题。在选择学习样本时,根据相似度方法,综合考虑了日期类型、星期类型、...
关键词：电力系统 短期负荷预测 径向基函数 K均值聚类法 遗传算法 
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