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电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨 被引量：497
1
作者 康重庆 夏清 张伯明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第17期1-11,共11页
负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟方法,分析了负荷预测问题的各种解决方案,并指出未来的主要研究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外... 负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟方法,分析了负荷预测问题的各种解决方案,并指出未来的主要研究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验,对我国开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 模型 参数辨识
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基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计 被引量：216
2
作者 陈昌松 段善旭 殷进军 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期153-158,共6页
随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏阵列发电预测技术对于减轻光伏阵列输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。本文提出了一种加入天气预报信息的神经网络发电预测模型的设计方案。结合历史发电量数据和气象数据分析了影响... 随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏阵列发电预测技术对于减轻光伏阵列输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。本文提出了一种加入天气预报信息的神经网络发电预测模型的设计方案。结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏阵列发电量的各项因素,采用光伏阵列的发电量序列、日类型指数和气温建立了神经网络预测模型,并对训练好的模型进行了测试和评估。预测结果表明,预测模型有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,提高系统的稳定运行能力。 展开更多
关键词 发电预测 神经网络 天气预报 随机性 光伏阵列
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基于LSTM与XGBoost组合模型的超短期电力负荷预测 被引量：216
3
作者 陈振宇 刘金波 +6 位作者 李晨 季晓慧 李大鹏 黄运豪 狄方春 高兴宇 徐立中 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期614-620,共7页
为进一步提高电力负荷预测精度,提出了基于LSTM(longshorttermmemorynetwork,LSTM)和XGBoost(eXtremegradientboosting)的组合预测模型。针对电力负荷数据,首先建立了LSTM预测模型和XGBoost预测模型,然后使用误差倒数法将LSTM与XGBoost... 为进一步提高电力负荷预测精度,提出了基于LSTM(longshorttermmemorynetwork,LSTM)和XGBoost(eXtremegradientboosting)的组合预测模型。针对电力负荷数据,首先建立了LSTM预测模型和XGBoost预测模型,然后使用误差倒数法将LSTM与XGBoost组合起来进行预测。采用2016年电工数学建模竞赛的电力负荷数据进行算例分析,结果表明所构建的LSTM和XGBoost组合预测模型的MAPE(mean absolute percentage error)为0.57%,明显低于单一预测模型。将上述方法与GRU(gated recurrent unit)和XGBoost两者组合的预测模型相比较,结果表明所提出的方法具有更高的超短期电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷 超短期 负荷预测 LSTM网络 XGBoost 组合模型
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基于深度信念网络的短期负荷预测方法 被引量：169
4
作者 孔祥玉 郑锋 +2 位作者 鄂志君 曹旌 王鑫 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期133-139,共7页
电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐... 电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐层预训练和微调,以及模型的应用等步骤。在模型参数预训练过程中,采用高斯—伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)作为堆叠组成深度信念网络的第1个模块,使其能够更有效地处理对负荷有影响的多类型实值输入数据;并采用无监督训练和有监督训练相结合的部分有监督训练算法进行预训练;利用列文伯格—马夸尔特(LM)优化算法微调预训练阶段得到的网络参数,使其更快收敛于最优解。最后,以实际负荷数据进行算例分析,结果表明,在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 列文伯格—马夸尔特算法
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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测 被引量：152
5
作者 王守相 张娜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期37-41,共5页
光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因... 光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
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基于风电功率概率预测和运行风险约束的含风电场电力系统动态经济调度 被引量：93
6
作者 刘德伟 郭剑波 +1 位作者 黄越辉 王伟胜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第16期9-15,24,共7页
随着风电并网容量持续增加,风电出力不确定性对电力系统安全运行影响也不断加大,传统的确定性经济调度方法难以满足电力系统安全运行需求。在风电功率概率预测的基础上,应用机会约束规划理论建立了考虑系统运行风险约束的含风电场电力... 随着风电并网容量持续增加,风电出力不确定性对电力系统安全运行影响也不断加大,传统的确定性经济调度方法难以满足电力系统安全运行需求。在风电功率概率预测的基础上,应用机会约束规划理论建立了考虑系统运行风险约束的含风电场电力系统动态经济调度模型,将风电场出力视为具有不确定概率的随机变量,直观地给出系统运行的薄弱环节和潜在风险,为调度人员权衡燃料成本和运行风险提供理论参考。提出应用序列运算理论与遗传算法相结合的混合智能算法对模型进行求解,提高了模型的求解速度。含风电场的IEEE 30节点系统算例验证了提出调度模型的正确性以及求解算法的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 风电场 概率预测 动态经济调度 机会约束规划 运行风险 序列运算
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基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型 被引量：93
7
作者 叶林 陈政 +1 位作者 赵永宁 朱倩雯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期16-22,共7页
针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最... 针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。 展开更多
关键词 功率预测 遗传算法 模糊径向基神经网络 平滑功率波动
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区间时间序列向量自回归模型在短期电力负荷预测中的应用 被引量：88
8
作者 万昆 柳瑞禹 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期77-81,共5页
电力负荷数据通常随着时间的不同而呈现一定的波动性。针对电力负荷随着时间波动呈现出一个范围波动的特点,采用区间时间序列估计与向量自回归相结合的方法对短期电力负荷进行预测,预测结果拟合良好,提高了电网公司对电力负荷的预测精确... 电力负荷数据通常随着时间的不同而呈现一定的波动性。针对电力负荷随着时间波动呈现出一个范围波动的特点,采用区间时间序列估计与向量自回归相结合的方法对短期电力负荷进行预测,预测结果拟合良好,提高了电网公司对电力负荷的预测精确度,为电网公司制定负荷预报曲线提供精准数据信息,为电网公司编制电力负荷计划提供理论支持和有效的方法。 展开更多
关键词 区间时间序列 向量自回归 电力负荷 预测
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新能源电力系统概率预测理论与方法及其应用 被引量：84
9
作者 万灿 宋永华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期2-16,共15页
高比例新能源已成为中国电力系统发展的突出特征,间歇性新能源发电的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大挑战。准确可靠的供需预测是新能源电力系统分析与运行控制的基础,传统确定性预测难以消除预测误差,概率预测可实现对预测... 高比例新能源已成为中国电力系统发展的突出特征,间歇性新能源发电的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大挑战。准确可靠的供需预测是新能源电力系统分析与运行控制的基础,传统确定性预测难以消除预测误差,概率预测可实现对预测不确定性的有效量化,为电力系统分析与运行控制提供关键信息支撑。文中对新能源电力系统概率预测理论与方法及应用进行了系统综述:首先,从预测对象、时间尺度、概率预测形式、性能评价指标等方面介绍了新能源电力系统概率预测的基本概念;其次,系统综述了新能源电力系统概率预测的基本理论与方法;然后,总结了概率预测在新能源电力系统中的多场景应用;最后,对新能源电力系统概率预测存在的问题做了归纳,并对其发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 电力系统 可再生能源 概率预测 区间预测 不确定性 人工智能
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基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测 被引量：79
10
作者 王贺 胡志坚 +3 位作者 陈珍 仉梦林 贺建波 李晨 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期137-144,共8页
从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免... 从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后对各子序列建立小波神经网络预测模型;最后叠加各子序列预测结果得到风功率预测值。实例研究表明本文所提的组合预测模型具有较高的预测精度和较大的工程应用潜力。 展开更多
关键词 风功率 预测 集合经验模态分解 小波神经网络 组合模型
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分时段短期电价预测 被引量：60
11
作者 张显 王锡凡 +2 位作者 陈芳华 叶斌 陈皓勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期1-6,共6页
分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一,有利于电价的分析建模,从而提高预测精度,因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。以... 分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一,有利于电价的分析建模,从而提高预测精度,因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。以小波分析和神经网络作为工具,对不同输入因素和不同预测方法下的电价预测精度进行了研究,并重点比较了基于分时段电价序列的预测方法和基于顺序电价序列的预测方法。算例采用美国新英格兰电力市场历史数据,对其2002年第4季度的电价进行了连续预测。与基于顺序电价序列的预测方法相比,分时段短期电价预测方法能够使平均相对百分比误差下降约3个百分点。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 分时段电价序列 顺序电价序列 小波分析 神经网络
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基于EEMD和LS-SVM模型的风电功率短期预测方法 被引量：73
12
作者 程启明 陈路 +2 位作者 程尹曼 张强 高杰 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期27-35,共9页
原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战,采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列,有效地提高了预测精度,避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化... 原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战,采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列,有效地提高了预测精度,避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA),将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型,扩大了参数搜索范围,提高了优化收敛速度;通过风速-风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 微电网 功率预测 风电场 模态分解 支持向量机 相空间重构 果蝇优化算法
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基于LSTM循环神经网络的短期电力负荷预测 被引量：73
13
作者 庞传军 张波 余建明 《电力工程技术》 北大核心 2021年第1期175-180,194,共7页
为了保障电网安全稳定和电力市场高效运行,电网调度人员和电力市场参与者对电力负荷预测准确度提出了更高要求,分布式电源和间歇性负荷是影响负荷精准预测的关键因素。针对传统负荷预测方法无法同时对负荷本身变化规律及其影响因素进行... 为了保障电网安全稳定和电力市场高效运行,电网调度人员和电力市场参与者对电力负荷预测准确度提出了更高要求,分布式电源和间歇性负荷是影响负荷精准预测的关键因素。针对传统负荷预测方法无法同时对负荷本身变化规律及其影响因素进行建模的问题,提出基于长短期记忆单元(LSTM)的负荷预测方法。利用具备时序记忆功能的LSTM构建深度循环神经网络(RNN),综合考虑历史负荷和各类负荷影响因素建立负荷预测模型。该方法利用神经网络的特征提取能力和LSTM的时序记忆能力,能在更长的历史时间范围内辨识负荷内在变化规律及各类影响因素对负荷的非线性影响。基于实际负荷数据对不同历史时间窗口、不同网络架构的负荷预测性能进行验证,并与其他负荷预测算法进行比较,结果表明所提方法能有效提升负荷预测准确性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 长短期记忆单元(LSTM) 循环神经网络(RNN) 机器学习
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风电预测方法与新趋势综述 被引量：70
14
作者 韩自奋 景乾明 +3 位作者 张彦凯 拜润卿 郭空明 章云 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第24期178-187,共10页
风力发电作为一种技术成熟、规模较大的新能源发电形式,目前在世界各国得到了广泛应用和发展。风电具有不确定性的特点,必须对其进行准确的预测才能保证并网后电力系统的正常运行。针对风电预测的传统方法和新的研究趋势开展了综述。首... 风力发电作为一种技术成熟、规模较大的新能源发电形式,目前在世界各国得到了广泛应用和发展。风电具有不确定性的特点,必须对其进行准确的预测才能保证并网后电力系统的正常运行。针对风电预测的传统方法和新的研究趋势开展了综述。首先对物理方法、时间序列方法、人工智能方法和组合方法进行了总结,然后针对目前风电预测的几个重要的发展方向:空间相关性预测、集群预测、不确定性预测和爬坡预测的研究进展进行了重点阐述。对现有的风电功率预测方法进行综述后,进一步对这一领域的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 风电功率 预测 空间相关性预测 不确定性预测 爬坡预测
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基于模糊识别的光伏发电短期预测系统 被引量：71
15
作者 陈昌松 段善旭 +1 位作者 蔡涛 代倩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期83-89,共7页
随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响... 随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。 展开更多
关键词 发电预测 神经网络 天气预报 模糊识别 光伏
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基于天气状态模式识别的光伏电站发电功率分类预测方法 被引量：69
16
作者 王飞 米增强 +2 位作者 甄钊 杨光 周海明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第34期75-82,14,共8页
光伏发电功率的准确预测对电网调度的计划安排及光伏电站的优化运行具有重要意义。采用单一模型实现多种不同天气状态下光伏发电功率的准确预测非常困难。在分析辐照度变化规律基础上,综合考虑分类总数、类型代表性和分布均衡性,针对气... 光伏发电功率的准确预测对电网调度的计划安排及光伏电站的优化运行具有重要意义。采用单一模型实现多种不同天气状态下光伏发电功率的准确预测非常困难。在分析辐照度变化规律基础上,综合考虑分类总数、类型代表性和分布均衡性,针对气象专业天气类型进行归纳合并,得到4种广义天气类型;进而给出光伏发电功率分类预测的基本框架;提取辐照度的特征参数,建立基于支持向量机的天气状态模式识别模型,辨识恢复部分历史数据所缺失的天气类型信息;最后利用光伏电站的实际运行数据进行仿真,结果验证了模式识别的准确性和分类预测的有效性。 展开更多
关键词 光伏电站 功率预测 模式识别 太阳辐照度 支持向量机 天气状态
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基于相似日和径向基函数神经网络的光伏阵列输出功率预测 被引量：65
17
作者 王晓兰 葛鹏江 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期100-103,109,共5页
选取太阳辐照时间、辐照强度以及气温等影响光伏阵列输出功率的主要气象因素,根据相似日的输出功率具有较强的关联度,提出选择相似日的方法,设计基于相似日和径向基函数(RBF)神经网络的光伏阵列输出功率预测模型。选取最邻近的一个相似... 选取太阳辐照时间、辐照强度以及气温等影响光伏阵列输出功率的主要气象因素,根据相似日的输出功率具有较强的关联度,提出选择相似日的方法,设计基于相似日和径向基函数(RBF)神经网络的光伏阵列输出功率预测模型。选取最邻近的一个相似日与待预测日气象特征向量的差值作为RBF神经网络的输入变量,神经网络的输出值即为待预测日光伏阵列输出功率。以我国西北某地光伏阵列的实测功率数据对所提模型进行训练和验证,得到预测模型的平均绝对百分误差为13.82%,均方根误差为0.4054,验证了所提模型具有较好的精度。 展开更多
关键词 光伏阵列 输出功率 径向基函数网络 相似日 预测 模型 神经网络
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基于修正后ARIMA-GARCH模型的超短期风速预测 被引量：62
18
作者 丁藤 冯冬涵 +2 位作者 林晓凡 陈靖文 陈丽霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1808-1814,共7页
精准的风速预测对于降低风功率波动对电网稳定性的影响具有重大意义。为此,基于时间序列分析方法中的自回归差分移动平均模型(auto regressive integrated moving average,ARIMA)和广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive... 精准的风速预测对于降低风功率波动对电网稳定性的影响具有重大意义。为此,基于时间序列分析方法中的自回归差分移动平均模型(auto regressive integrated moving average,ARIMA)和广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditionally heteroscedastic,GARCH),对风速建立ARIMA-GARCH模型。并从实际经验出发,充分考虑风速自身高低及风速变化率对条件方差的影响,利用模糊理论、风速概率分布特性及相关性分析等方法,对GARCH模型中的条件方差进行加权混合修正,使其更加符合实际情况。此方法预测机理清楚,能够反映客观世界动态过程,揭示风速变化的客观规律,并且,仅通过少量历史数据,便可快速实现超短期内风速的点预测与区间预测。最后,通过中国甘肃气象站观测的风速数据进行了详细的算例分析,验证了上述方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 时间序列 模糊控制 风电 预测
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灰色负荷预测的参数修正法 被引量：33
19
作者 张大海 史开泉 江世芳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2001年第2期20-22,共3页
本文提出灰色预测模型 GM( 1 ,1 )的 α参数修正方法 。
关键词 电力系统 灰色系统 负荷预测 α修正 GM(1 1)模型
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线损分析预测在供电管理中的应用 被引量：58
20
作者 田宏杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期77-80,共4页
通过采用线损二项式、人工神经网络两种方法在供电管理中进行电力网线损率预测。通过引入线损二项式、以及对过网电量、供电量的增长、功率因数等单一因素的计算分析,提出了线损预测方法;通过引入人工神经网络(ANN)中BP网络的学习推理能... 通过采用线损二项式、人工神经网络两种方法在供电管理中进行电力网线损率预测。通过引入线损二项式、以及对过网电量、供电量的增长、功率因数等单一因素的计算分析,提出了线损预测方法;通过引入人工神经网络(ANN)中BP网络的学习推理能力,建立网络模型,建立供电量与线损率的对应关系,采用样本数据对神经网络训练得出预测线损率。根据计算电网改造项目对线损率的影响对预测结果进行修正。通过结合上述两种方法,并根据历史数据修正线损预测结果,指导降低管理线损。 展开更多
关键词 二项式 供电量 功率因素 线损 BP神经网络 负荷预测
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