负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践 被引量：11

1

作者 吴劲晖 《中国电力》 CSCD 北大核心 2003年第3期81-82,共2页

介绍负荷求导法在浙江电力调度技术支持系统中的应用和实践,并通过在电网调度中的实践结果与目前常用的几种超短期负荷预测方法误差比较,验证了负荷求导法误差更小,对电网调度的实际工作具有广泛的实用价值。

关键词 电力系统 电网 超短期负荷预测 负荷求导法 技术支持系统 数学模型 电网调度

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基于CNN-Bi-LSTM的太阳辐照度超短期预测 被引量：28

2

作者 倪超 王聪 +1 位作者 朱婷婷 过奕任 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期197-202,共6页

针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法。该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长... 针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法。该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长短期记忆网络预测模型,实现对未来15 min的太阳总辐照度的超短期预测。实验结果表明,所提出的预测模型相对传统的机器学习方法可有效提高超短期太阳总辐照度的预测精度,且相对持续模型在相对方差上提高了约14%。 展开更多

关键词 太阳辐照度 预测 卷积神经网络 超短期 双向长短期记忆网络

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基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测 被引量：16

3

作者 刘旭丽 莫毓昌 +1 位作者 吴哲 严珂 《郑州大学学报（理学版）》 北大核心 2022年第4期86-94,共9页

太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discre... 太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。 展开更多

关键词 光伏发电 超短期预测 小波分解 卷积神经网络 长短期记忆神经网络

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基于EEMD-LSTM方法的光伏发电系统超短期功率预测 被引量：12

4

作者 卢忠山 袁建华 《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第12期125-132,共8页

为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性,提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型。该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本,根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类,利用EEMD将分类天气... 为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性,提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型。该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本,根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类,利用EEMD将分类天气的历史功率数据分解为IMF1~IMF5和剩余分量,计算各个分量与原始数据之间的相关性并将强相关的分量送入LSTM神经网络,叠加各子分量结果得到最终的光伏功率预测结果,同步搭建BP、SVM、KNN和LSTM模型与所提模型进行误差对比。结果表明:天气因素对光伏输出功率有较大影响;单一模型对功率波动较大的突变天气进行预测时会产生较大误差;功率数据经过EEMD分解,可充分提取细节特征,使得EEMD-LSTM耦合模型较LSTM模型在e_(RMSE)、e_(MAPE)、e_(TIC)上分别提升21.23%、11.92%、25.67%。所提模型可有效提高光伏功率超短期预测的准确度,满足光伏发电系统超短期预测的要求。 展开更多

关键词 光伏发电 超短期 功率预测 模态分解

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基于AGC的稳定断面潮流控制的设计与实现 被引量：10

5

作者 赵建宁 徐武祥 杨强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第22期85-88,共4页

随着云南电网的迅猛发展,断面稳定输送功率越限问题日益突出。传统的自动发电控制(AGC)在安排机组出力时只考虑机组的调节能力,未考虑整个系统的安全约束,在控制中易引起稳定断面的越限。文中提出将AGC与安全约束调度、灵敏度分析、超... 随着云南电网的迅猛发展,断面稳定输送功率越限问题日益突出。传统的自动发电控制(AGC)在安排机组出力时只考虑机组的调节能力,未考虑整个系统的安全约束,在控制中易引起稳定断面的越限。文中提出将AGC与安全约束调度、灵敏度分析、超短期负荷预报有机结合,在AGC中实现稳定断面有功传输功率的控制,从而构成安全稳定闭环控制系统。在云南电网的实际工程应用表明,该方法可以有效地将稳定断面有功功率控制在允许范围内,保证电力系统的安全稳定运行。 展开更多

关键词 自动发电控制 安全约束调度 灵敏度分析 超短期负荷预报 闭环控制系统

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基于EEMD-PSO-ELM的风电功率超短期预测

6

作者 毛元 冯洋 +2 位作者 严岩 陈磊 钱勇 《宁夏电力》 2024年第2期1-5,26,共6页

针对风电场功率不稳定特性引起风电功率预测精度不高的问题,提出1种基于EEMD-PSO-ELM的超短期风电功率预测方法。首先,采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将风电功率序列分解为若干个模态,从而避免了模... 针对风电场功率不稳定特性引起风电功率预测精度不高的问题,提出1种基于EEMD-PSO-ELM的超短期风电功率预测方法。首先,采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将风电功率序列分解为若干个模态,从而避免了模态混叠;其次,利用相空间重构对分解得到的模态计算Hurst指数,并依据Hurst指数得到最优子序列;最后,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型对最优子序列风电功率进行预测。以某风电场为例,采用预测模型进行分析,实验结果表明EEMD-PSO-ELM预测模型的风电功率预测精度更高。 展开更多

关键词 风电场功率 集合经验模态分解 相空间重构 超短期 预测精度

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超短期风电功率预测的混合深度学习模型 被引量：2

7

作者 刘旭丽 莫毓昌 +1 位作者 吴哲 严珂 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期668-676,共9页

针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,... 针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,支持向量回归(SVR)模型,长短期记忆神经网络模型和卷积长短期记忆(TCN-LSTM)混合模型进行对比实验,通过对称平均绝对百分比误差(SMAPE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)3种评价指标值对各个模型进行评价.实验结果表明:DWT-TCN-LSTM模型具有较好的预测性能. 展开更多

关键词 风力发电 超短期预测 离散小波变换 时间卷积网络 长短期记忆神经网络

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基于椭圆轨道模型的风电功率超短期预测 被引量：1

8

作者 王慧莹 吴亮红 张红强 《湖南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期61-67,共7页

随着风电装机容量的持续增长,风力发电的间歇性和随机性对电网造成的不利影响越来越明显.因此,有效的风电功率预测是解决大规模风电并网的关键问题之一.文章提出一种椭圆轨道模型对风电功率进行超短期预测.首先,采用去趋势波动分析法对... 随着风电装机容量的持续增长,风力发电的间歇性和随机性对电网造成的不利影响越来越明显.因此,有效的风电功率预测是解决大规模风电并网的关键问题之一.文章提出一种椭圆轨道模型对风电功率进行超短期预测.首先,采用去趋势波动分析法对样本数据进行平滑处理,解决风电功率数据突变的问题;然后,应用椭圆轨道模型对风电功率进行超短期预测.采用湖南某风电厂实际运行的4组数据进行验证,实验结果表明:椭圆轨道模型的预测误差在可接受范围之内,为超短期风电功率预测提供了一种有效方法. 展开更多

关键词 椭圆轨道模型 去趋势波动分析 风电功率 超短期预测

原文传递

利用超短期负荷预报实现AGC的超前控制 被引量：46

9

作者 高宗和 丁恰 +1 位作者 温柏坚 姚建国 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期42-44,共3页

将超短期负荷预报 ( SSTLF)用于电力系统自动发电控制 ( AGC) ,让机组出力随时与系统负荷的变化同步 ,实现了 AGC的超前控制 ,使 AGC具有了预见的能力。提出了 2种算法 :一种是将负荷预报分量作为调节功率处理 ;另一种是将负荷预报分量... 将超短期负荷预报 ( SSTLF)用于电力系统自动发电控制 ( AGC) ,让机组出力随时与系统负荷的变化同步 ,实现了 AGC的超前控制 ,使 AGC具有了预见的能力。提出了 2种算法 :一种是将负荷预报分量作为调节功率处理 ;另一种是将负荷预报分量作为基本功率处理。这主要取决于AGC控制区域的具体情况。该方法在广东省电网 展开更多

关键词 超短期负荷预报 自动发电控制 调度自动化 电网

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微电网改进多时间尺度能量管理模型 被引量：44

10

作者 窦晓波 徐忞慧 +3 位作者 董建达 全相军 吴在军 孙建龙 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期48-55,共8页

为减小可再生能源随机性和波动性给微电网稳定经济运行带来的影响,考虑到可再生能源预测精度随时间尺度减小而提高的特点以及不同时间尺度能量管理之间的强耦合关系等因素,在常规多时间尺度能量管理框架的基础上,提出了微电网多时间尺... 为减小可再生能源随机性和波动性给微电网稳定经济运行带来的影响,考虑到可再生能源预测精度随时间尺度减小而提高的特点以及不同时间尺度能量管理之间的强耦合关系等因素,在常规多时间尺度能量管理框架的基础上,提出了微电网多时间尺度能量管理的改进模型及其协调控制策略,即通过在超短期调度与实时控制之间增加超超短期调度,在长期调度与短期调度之间增加缓冲边界约束,在超短期调度中加入与长期特性有关的储能荷电状态惩罚项等改进措施,实现对微电网能量管理的逐级细化、优化求解以及全局和局部的协调。实际系统验证表明,相比常规多时间尺度能量管理,所提改进模型及其协调控制策略具有精度高、求解速度快、充分协调各时间尺度优化等特点。 展开更多

关键词 微电网(微网) 能量管理 多时间尺度 缓冲边界 超超短期调度 惩罚因子

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基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测 被引量：43

11

作者 江岳春 张丙江 +2 位作者 邢方方 张雨 王志刚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2160-2166,共7页

随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提... 随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 展开更多

关键词 混沌时间序列 BP神经网络 GA算法 Volterra泛函模型 风功率超短期多步预测

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超短期负荷预测中相似日的选择方法 被引量：21

12

作者 蔡佳宏 刘俊勇 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第1期38-41,共4页

使用相似日的负荷数据可以提高预测结果的精度。本文分析了影响相似日选择的因素,并结合相似日负荷曲线的特征,利用相似性原理,提出了通过使用负荷以及负荷增量来计算历史日与预测日的距离,从而来选择相似日的方法,并在计算过程中引入... 使用相似日的负荷数据可以提高预测结果的精度。本文分析了影响相似日选择的因素,并结合相似日负荷曲线的特征,利用相似性原理,提出了通过使用负荷以及负荷增量来计算历史日与预测日的距离,从而来选择相似日的方法,并在计算过程中引入了权重。通过对负荷预测数据的统计分析,说明了这种选择方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 相似日 超短期负荷预测 电力系统

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电力系统的递推自适应超短期负荷预报 被引量：13

13

作者 陆海峰 单渊达 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期28-31,共4页

针对超短期负荷预报的特点 ,引入控制理论中的相关理论原理 ,将时间序列方法作了改进 ,并用简单有效的算法实现了实时超短期负荷预报 。

关键词 超短期负荷预报 自适应 时间序列 电力系统

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珠江口盆地珠海组—韩江组基准面旋回与储层非均质性的关系 被引量：11

14

作者 柯光明 郑荣才 +1 位作者 高红灿 李潇雨 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期41-46,共6页

珠江口盆地珠海组-韩江组储层为一套砂、泥互层的组合类型,储层非均质性较强,其中层内非均质性明显受基准面升、降和可容纳空间及沉积物供给量的变化影响。通过高分辨率层序地层的超短期基准面升、降旋回过程与储集物性关系的分析,建立... 珠江口盆地珠海组-韩江组储层为一套砂、泥互层的组合类型,储层非均质性较强,其中层内非均质性明显受基准面升、降和可容纳空间及沉积物供给量的变化影响。通过高分辨率层序地层的超短期基准面升、降旋回过程与储集物性关系的分析,建立了4种不同类型的非均质模式,探讨了向上变深非对称型和向上变深复变浅对称型超短期基准面旋回层序对储层非均质性特征的控制作用。 展开更多

关键词 珠海组-韩江组 高分辨率层序地层 超短期基准面旋回 储层非均质性

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上海电网AGC扩展系统的原理与应用 被引量：8

15

作者 唐跃中 阮前途 +3 位作者 李瑞庆 时志雄 周京阳 汪峰 《中国电力》 CSCD 北大核心 1999年第3期19-23,共5页

介绍了上海电网ＡＧＣ扩展系统研制开发的背景、起因，和其体系结构、原理及算法，特别叙述了机组出力经济分配部分软件，该系统为上海电网ＡＧＣ系统的安全、稳定、经济运行创造了有利条件。

关键词 负荷预报 经济调度 AGC系统 EMS 电网

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电力现货市场的售电公司短期负荷预测 被引量：6

16

作者 唐猛 董晓琦 蒋睿辰 《浙江电力》 2019年第3期87-91,共5页

针对国内售电公司即将参与电力现货市场,需要对客户日负荷曲线进行预测的实际需求,提出了一种基于相似日的狼群-支持向量机短期负荷预测方法。该方法在相似日选取时引入近期同类型日的日平均负荷相关系数,充分考虑了负荷的延续性,同时... 针对国内售电公司即将参与电力现货市场,需要对客户日负荷曲线进行预测的实际需求,提出了一种基于相似日的狼群-支持向量机短期负荷预测方法。该方法在相似日选取时引入近期同类型日的日平均负荷相关系数,充分考虑了负荷的延续性,同时采用模糊聚类方法来识别不同影响因素对不同负荷的影响程度;将近期同类型日的日均负荷加入到预测模型的输入变量中,并采用改进的人工狼群算法来对支持向量机法的预测模型参数进行优化,从而提高预测模型的精确度。实例验证结果表明:该算法准确度更高,能够为售电公司面对即将到来的电力现货市场提供技术支持。 展开更多

关键词 电力现货市场 售电公司 超短期负荷预测 相似日 WPA SVM

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基于SSTLF与AGC的机组出力调度系统设计 被引量：1

17

作者 张锋 张怡 +1 位作者 周剑波 吴劲晖 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第7期70-74,共5页

从浙江电网实际负荷特点及浙江AGC的应用现状出发,提出了基于超短期负荷预测的机组出力调度系统的构想。该系统通过调度员的参与能够实现全网机组出力的实时合理调节,从而达到提高浙江电网守口水平的目标。文章进一步介绍了该出力调度... 从浙江电网实际负荷特点及浙江AGC的应用现状出发,提出了基于超短期负荷预测的机组出力调度系统的构想。该系统通过调度员的参与能够实现全网机组出力的实时合理调节,从而达到提高浙江电网守口水平的目标。文章进一步介绍了该出力调度系统的总体结构和设计方案,并介绍了目前成功应用于浙江电网的几种超短期负荷预测方法。文章认为该出力调节系统具有较强的实用性,在国内电网中具有普遍的通用性。 展开更多

关键词 超短期负荷预测 自动发电控制 调度 机组出力

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超短期负荷的聚类分析及其变化情况预测 被引量：2

18

作者 姚乐乐 李庆哲 李端端 《电气自动化》 2013年第6期53-56,共4页

电力系统的超短期负荷值及其变化情况对系统调度具有重要意义,提出了一种优化的聚类算法对超短期负荷在一天中的变化情况进行归类并预测。由于模糊C均值聚类对初始聚类中心敏感,不能准确收敛于全局最优解,加入蚁群聚类,从而自动获得最... 电力系统的超短期负荷值及其变化情况对系统调度具有重要意义,提出了一种优化的聚类算法对超短期负荷在一天中的变化情况进行归类并预测。由于模糊C均值聚类对初始聚类中心敏感,不能准确收敛于全局最优解,加入蚁群聚类,从而自动获得最佳聚类数目,采用模糊神经网络对聚类结果(负荷值的变化情况)进行预测。通过对相似日(非负荷因素如经济、气象等相似)的历史数据仿真实验,验证算法的合理性、有效性,为日后负荷调度提供决策依据。 展开更多

关键词 超短期负荷值 模糊C均值聚类 蚁群聚类 模糊神经网络 相似日

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湖北电网AGC机组调峰和调频问题的探讨

19

作者 丁立 《湖北电力》 2004年第4期13-15,共3页

　分析了湖北电网AGC机组在电网调频调峰上的现状和存在问题,提出了运用AGC的超短期负荷预测模块,合理分配AGC机组和非AGC机组的发电出力,提高其运行效率和降低购电成本。

关键词 电网 电力系统 负荷预测 AGC 机组调峰 调频问题 湖北

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大型风电场一体化监控平台的设计与实现

20

作者 张超 《山西建筑》 2014年第23期173-174,共2页

结合我国电力系统运行特性及风电场接入电力系统技术规定,设计了大型风电场一体化监控平台,并从系统的总体设计、功能模块设计等方面介绍了大型风电场一体化监控平台的设计方案,该监控平台经投入运行,实现了对不同类型风机的监控,解决... 结合我国电力系统运行特性及风电场接入电力系统技术规定,设计了大型风电场一体化监控平台,并从系统的总体设计、功能模块设计等方面介绍了大型风电场一体化监控平台的设计方案,该监控平台经投入运行,实现了对不同类型风机的监控,解决了风电场的调度管理难题。 展开更多

关键词 SCADA 短期功率预测 超短期功率预测 AGC AVC

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