短期负荷预测模型

作品数：90被引量：1036H指数：19
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基于补充集合经验模态分解的短期负荷预测模型被引量：18
《电网技术》2022年第9期3615-3622,共8页杨维熙 刘勇 舒勤 
电力负荷预测关乎电量调配和系统运行。针对短期负荷预测,采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)算法,结合传统算法和机器学习算法的优势,提出了一种组合预测模型。模型先将原始数据通...
关键词：负荷预测 补充集合经验模态分解 奇异值分解 广义回归神经网络 独立成分分析 
电力市场中基于Attention-LSTM的短期负荷预测模型被引量：140
《电网技术》2019年第5期1745-1751,共7页彭文 王金睿 尹山青 
电力市场环境下,精准的短期负荷预测可以保障电网安全稳定运行,但电价的实时波动增加了负荷变化的复杂性,加大了预测难度。针对这一问题,采用最大信息系数法分析电价及历史负荷与当前时刻负荷的相关性,为预测模型输入特征的确定提供依...
关键词：负荷预测 电力市场 最大信息系数 LSTM Attention机制 
基于在线序列极限支持向量回归的短期负荷预测模型被引量：43
《电网技术》2018年第7期2240-2247,共8页蒋敏 顾东健 孔军 田易之 
国家自然科学基金项目(61362030);新疆维吾尔自治区科技支疆项目计划(2017E0279)~~
由于电力市场的发展和智能电网技术的推广,负荷预测变得越来越重要。准确的预测结果有助于提高电力系统运行效率,降低运行成本,减少＂电荒＂事件的发生。在当前海量高维数据的背景下,有效并准确的在线预测方法是当下的研究重点。针对传...
关键词：短期负荷预测 递归特征选择方法 在线序列极限支持向量回归模型 简化粒子群算法 
基于气象信息因素修正的灰色短期负荷预测模型被引量：63
《电网技术》2013年第3期720-725,共6页焦润海 苏辰隽 林碧英 莫瑞芳 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(11MG13);河北省自然科学基金项目(F2011502038)~~
针对传统灰色模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据组织策略,选择社会活动背景相似度较高的历史日作为相似日,建立了气象因素突变判别准则,以识别相似日中的气象突变,并采用回归法消除相似日负荷数据中的受气象敏感负荷分量...
关键词：短期负荷预测 灰色模型 气象因素修正 邻近趋势外推 相似日替换 
基于累积式自回归动平均法和反向传播神经网络的短期负荷预测模型被引量：17
《电网技术》2007年第3期73-76,共4页陈伟 吴耀武 娄素华 熊信艮 
针对电力系统短期负荷的特点建立了将累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和采用反向传播算法(back propagation,BP)的神经网络法相结合的短期负荷预测模型。该模型利用ARIMA方法对线性时间序列逼近...
关键词：短期负荷预测 累积式自回归动平均洼(ARIMA) BP神经网络 平滑性处理 
基于负荷内部特性和外部随机因素的短期负荷预测模型被引量：4
《电网技术》2006年第8期71-75,共5页张智晟 孙雅明 张世英 
根据电力系统负荷序列的混沌特性,提出将其划分为基本混沌负荷分量和外部随机因素负荷分量,依据不同的理论分别构造预测模型。前者通过混沌动力学机理和动态递归时延神经网络融合来构造模型;后者在依据日类型和气象特征进行数据挖掘聚...
关键词：短期负荷预测 模式识别 混沌特性 数据挖掘 电力系统 
粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法被引量：19
《电网技术》2004年第17期72-75,共4页程其云 孙才新 周湶 雷绍兰 张晓星 
电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所...
关键词：电力系统 短期负荷预测 粗糙集 信息熵 自适应神经网络模糊系统 
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