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Day-Ahead Probabilistic Load Flow Analysis Considering Wind Power Forecast Error Correlation
1
作者 Qiang Ding Chuancheng Zhang +4 位作者 Jingyang Zhou Sai Dai Dan Xu Zhiqiang Luo Chengwei Zhai 《Energy and Power Engineering》 2017年第4期292-299,共8页
Short-term power flow analysis has a significant influence on day-ahead generation schedule. This paper proposes a time series model and prediction error distribution model of wind power output. With the consideration... Short-term power flow analysis has a significant influence on day-ahead generation schedule. This paper proposes a time series model and prediction error distribution model of wind power output. With the consideration of wind speed and wind power output forecast error’s correlation, the probabilistic distributions of transmission line flows during tomorrow’s 96 time intervals are obtained using cumulants combined Gram-Charlier expansion method. The probability density function and cumulative distribution function of transmission lines on each time interval could provide scheduling planners with more accurate and comprehensive information. Simulation in IEEE 39-bus system demonstrates effectiveness of the proposed model and algorithm. 展开更多
关键词 Wind Power Time Series Model forecast error Distribution forecast error CORRELATION PROBABILISTIC load Flow Gram-Charlier Expansion
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基于VMD-IOOA-BiGRU模型及误差补偿的短期电力负荷预测
2
作者 夏梦 于惠钧 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11642-11650,共9页
针对波动性大、复杂性高的电力负荷数据预测精度低的问题,提出一种结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、改进鱼鹰优化算法(improved osprey optimization algorithm,IOOA)与双向门控循环单元(bidirectional gated re... 针对波动性大、复杂性高的电力负荷数据预测精度低的问题,提出一种结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、改进鱼鹰优化算法(improved osprey optimization algorithm,IOOA)与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)以及误差补偿(error compensation,EC)的混合电力负荷预测模型,称为VMD-IOOA-BiGRU-EC。首先,利用VMD对负荷序列进行初次分解,提取出多个模态和残差。然后,采用circle混沌映射、动态精英引导机制和“最优-随机均值”变异3种策略改进OOA优化BiGRU模型的相关超参数,以提升对初次分解的模态的预测效果;同时,针对初次分解产生的残差构建VMD-BiGRU模型,对其进行二次分解,再使用BiGRU对分解后的残差进行预测,即误差补偿。最后,将初次分解和二次分解后的各模态的预测结果进行叠加,得到最终的负荷预测值。在湖南省株洲市的真实电力负荷数据集上进行实验验证,结果显示所提方法的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差均低于其余对比模型,证明了其在处理复杂负荷数据时的有效性。 展开更多
关键词 变分模态分解 改进鱼鹰优化算法 双向门控循环单元 误差补偿 电力负荷预测
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基于L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测
3
作者 白卓 郭啸 孙华忠 《山东电力技术》 2025年第7期68-75,共8页
电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marqu... 电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)优化反向传播(backpropagation,BP)算法的多因素协同电力负荷预测方法,在改进BP算法的基础上利用L-M算法,融合最速下降法和高斯-牛顿法克服了训练慢、易陷入局部极值、预测误差大等缺点,通过Trainlm、Traingd、Trainrp等对L-M算法进行训练,考虑包含温度、气温、日期等影响电力负荷的因素并协同冷、热负荷对电力负荷进行预测,最后以某居民小区为例验证所提方法的有效性。与其他方法相比,L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测在解决非线性复杂预测问题上表现出色,不仅准确度较高而且计算速度更快、误差更小。 展开更多
关键词 L-M BP算法 协同 负荷预测 误差
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基于电动汽车负荷预测误差优化广播电价的光伏微电网调度策略
4
作者 李萌 石雨帆 +2 位作者 王者龙 江源 许帅 《山东电力技术》 2025年第11期76-87,共12页
光伏微电网作为光伏接入大电网的有效载体备受关注,然而伴随着技术迭代,其内部分布式光伏电力的高效消纳问题日益凸显。电动汽车充电的可调度性能够有效解决这一问题。针对光伏微电网内电动汽车协同调度问题,提出一种基于历史负荷预测... 光伏微电网作为光伏接入大电网的有效载体备受关注,然而伴随着技术迭代,其内部分布式光伏电力的高效消纳问题日益凸显。电动汽车充电的可调度性能够有效解决这一问题。针对光伏微电网内电动汽车协同调度问题,提出一种基于历史负荷预测误差优化广播电价上下限的博弈调度方法。具体而言,我们建立了一个主从博弈框架,其中微电网运营商作为主导方追求利润最大化,而电动汽车用户则作为跟随方优化其充电策略,该模型的求解结合了对偶理论和混合整数线性规划方法,对主从博弈模型求解。求解时进一步考虑预测误差对实时购电的损失,并基于电动汽车充电负荷的预测误差设计了动态电价形成机制。通过预测误差优化博弈可行域范围的同时,提高光伏微电网运营商的收益,降低电动汽车用户充电成本。最后的案例研究与仿真实验,均证实了该方案具备良好的合理性与实用性。 展开更多
关键词 负荷预测误差 广播电价上下限 混合整数线性规划 博弈调度 电动汽车
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基于DPE-MFOA-ELM模型的综合母线负荷日前预测方法
5
作者 赵永波 林浩然 +2 位作者 孔维娜 李开灿 窦震海 《山东电力技术》 2025年第8期67-78,共12页
为提高母线负荷日前预测的精度和鲁棒性,提出一种基于最优相似日集与深度学习模型的综合母线负荷日前预测方法。首先,基于母线负荷和气象数据,采用灰色关联分析和熵权法对相似日进行评分,得到最优相似日集合;然后,训练多组极限学习机(ex... 为提高母线负荷日前预测的精度和鲁棒性,提出一种基于最优相似日集与深度学习模型的综合母线负荷日前预测方法。首先,基于母线负荷和气象数据,采用灰色关联分析和熵权法对相似日进行评分,得到最优相似日集合;然后,训练多组极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型参数,并采用一种变异果蝇优化算法(mutation fruit fly optimization algorithm,MFOA)优化ELM的权值和阈值,增强模型鲁棒性;最后,提出误差上限偏离度目标函数(deviation degree of prediction error,DPE)作为DPE-MFOA-ELM模型的目标函数,增强了母线负荷预测普适度。以10组不同类型母线负荷为例进行仿真测试,结果表明,相比于传统深度机器模型,所提方法提高了母线负荷的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 母线负荷预测 最优相似日集 误差上限偏离度目标函数 DPE-MFOA-ELM模型
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基于LASSO和LSTM-GRU的综合能源系统负荷预测
6
作者 赵发金 舒征宇 +2 位作者 王灿 刘文灿 黄启昀 《电气传动》 2025年第8期51-57,共7页
精确高效的多元负荷预测对于综合能源系统的运行控制与调度具有重要意义,为了改善负荷预测效果,提出了一种基于压缩估计(LASSO)和LSTM-GRU神经网络的综合能源系统负荷预测模型。首先,针对综合能源系统气象因素导致数据复杂的问题,研究... 精确高效的多元负荷预测对于综合能源系统的运行控制与调度具有重要意义,为了改善负荷预测效果,提出了一种基于压缩估计(LASSO)和LSTM-GRU神经网络的综合能源系统负荷预测模型。首先,针对综合能源系统气象因素导致数据复杂的问题,研究了基于LASSO回归的大数据选择及分析算法,对气象因数选择分析,获得有效的数据集;其次,采用长短期记忆(LSTM)神经网络对系统负荷进行预测,得到初步预测值;随后,采用门控循环单元(GRU)构建误差补偿模型,通过对预测误差的训练与学习,得到预测误差的补偿值;最后通过重构二者的输出,得到更理想的预测结果。通过算例仿真验证,所构建的预测模型相比于传统的LSTM神经网络预测模型与粒子群算法(PSO)优化的LSTM预测模型,具有更高的预测精确度。 展开更多
关键词 负荷预测 综合能源系统 LASSO回归 误差补偿 LSTM神经网络
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基于卷积神经网络和长短期记忆的短期电力负荷预测研究
7
作者 刘晓伟 刘影 +2 位作者 郑思达 介志毅 巩冬梅 《微型电脑应用》 2025年第3期162-166,共5页
短期的电力负荷预测是保障电力系统实时运行的关键技术,同时也是电力系统短期规划的重要依据。短期负荷电力预测的精确性有助于制定短期的机组组合和需求侧响应方案,并对中长期的发电容量规划、电网扩容和需求侧提供指导意见。目前,统... 短期的电力负荷预测是保障电力系统实时运行的关键技术,同时也是电力系统短期规划的重要依据。短期负荷电力预测的精确性有助于制定短期的机组组合和需求侧响应方案,并对中长期的发电容量规划、电网扩容和需求侧提供指导意见。目前,统计学、人工智能等技术已经被广泛应用于短期电力负荷预测,但现有技术的预测准确性仍有欠缺。为提高预测的准确性,提出一种融合卷积神经网络和长短期记忆的电力负荷短期预测方法。算例结果表明,与现有常规预测模型相比,所提模型的各个评价指标值在所有时间周期范围内都表现最优,其预测结果偏差在各评价指标上至少降低了35%,综合表现精度最高,性能最好,有效验证了所提模型的适用性与有效性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 卷积神经网络 长短期记忆网络 预测精度 误差评估指标
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基于误差幅空特性分析的空间负荷预测误差评价方法 被引量:6
8
作者 肖白 李学思 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期880-893,I0003,共15页
对空间负荷预测误差进行有效评价是客观认识预测结果,指导预测结果合理应用的前提。然而,现有空间负荷预测误差评价的研究存在对误差的空间分布不考虑或考虑不充分导致评价不准确的问题。为此,提出一种基于误差幅空特性分析的空间负荷... 对空间负荷预测误差进行有效评价是客观认识预测结果,指导预测结果合理应用的前提。然而,现有空间负荷预测误差评价的研究存在对误差的空间分布不考虑或考虑不充分导致评价不准确的问题。为此,提出一种基于误差幅空特性分析的空间负荷预测误差评价方法。首先,从空间负荷预测误差幅值大小和空间分布对电网规划影响的角度出发,对误差的幅空特性进行详细分析;其次,利用运输问题的数学模型来表征正负误差的幅空抵消特性,使用各空间邻近度–幅值误差值曲线与x轴围成面积之和来表征剩余未抵消误差的幅空叠加特性;然后,分别通过伏格尔法和各梯形面积累加公式来计算正负误差的幅空抵消影响值和剩余未抵消误差的幅空叠加影响值,并在此基础上构建空间负荷预测误差评价指标;最后,基于误差对电网规划的实际影响给出对误差评价指标性能的检验方法。算例分析表明,与传统方法相比,该文所提误差评价方法从幅值和空间两个维度实现了对空间负荷预测误差更为全面的评估,与误差对电网规划影响的实际情况贴近度更高。 展开更多
关键词 空间负荷预测 误差评价 幅空特性 伏格尔法 空间临近度 电网规划
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考虑预测误差不确定性的源-荷-广义储低碳经济动态优化调度 被引量:2
9
作者 吴佩芝 徐天奇 +2 位作者 李琰 李晓兰 崔琳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第5期276-285,共10页
基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对电网碳排放的影响。据此,从系统层面考虑源-荷两侧不确定性,构建了一种低碳经济动态优化调度模型。采用混合高斯概率密度估计刻画风、光预测误差的不确定性,提出一种考虑净负... 基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对电网碳排放的影响。据此,从系统层面考虑源-荷两侧不确定性,构建了一种低碳经济动态优化调度模型。采用混合高斯概率密度估计刻画风、光预测误差的不确定性,提出一种考虑净负荷预测误差的正负旋转备用容量概率约束方法;为减少系统的碳排放量,一从发电端考虑,引入碳交易机制,建立含有阶梯型碳交易成本的系统总运行成本最低的调度目标函数;二从用户层面考虑,将需求响应负荷同实际储能设备视为广义储能参与日前-日内滚动优化调度;在IEEE39节点系统进行不同场景分析,验证了所提的调度模型实现系统低碳、经济运行目标的有效性,也挖掘了需求响应负荷的减碳潜力。 展开更多
关键词 碳交易机制 混合高斯 需求响应负荷 广义储能 净负荷预测误差 优化调度
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基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测 被引量:12
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作者 邢晓萱 巩敦卫 +2 位作者 孙晓燕 张勇 梁睿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3476-3488,I0011,共14页
综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精... 综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精度。首先,基于最小累积距离的综合能源负荷数据聚类,识别系统的极端模式;然后,利用深度学习模型的残差和聚类误差进行误差重构,检测异常数据;最后,采用改进的Stacking集成学习方法,进行极端模式的综合能源负荷预测。将所提方法应用于典型的综合能源系统,并与已有方法比较,实验结果表明,所提方法能够很好地解决极端模式的综合能源系统短期负荷预测问题。 展开更多
关键词 综合能源系统 负荷预测 极端模式识别 重构误差 集成学习
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基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷预测 被引量:4
11
作者 芦志凡 赵倩 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期388-396,共9页
针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境... 针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境特征并行输入到DCN-Transformer中进行预测,并将各组预测数据线性相加得到完整的预测结果。以泉州市电力负荷历史数据为基础进行实验,建立4种单一预测模型和3种组合预测模型作为对比模型,对该地10 d、240 h的电力负荷序列加以预测。结果表明,相较于传统算法,所提算法可以显著提高负荷预测的精度并有效降低误差评价指标值,为电力系统的安全运行和规划制定提供理论依据。 展开更多
关键词 电力负荷预测 改进型完全自适应噪声集合经验模态分解算法 深度交叉网络 预测精度 短期负荷 组合预测模型 误差评价
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基于SVM的配电网新能源接入多元负荷预测误差校正 被引量:1
12
作者 邢东强 于淼 +2 位作者 李伟 许小英 刘湖 《电子设计工程》 2024年第21期108-112,共5页
针对校正配电网新能源接入多元负荷预测误差的目的,提出了基于SVM的配电网新能源接入多元负荷预测误差校正方法。采用SVM方法找出特征空间最大化间隔,消除了异常预测点的影响。引入松弛变量,集成负荷预测误差数据。归一化处理SVM输入数... 针对校正配电网新能源接入多元负荷预测误差的目的,提出了基于SVM的配电网新能源接入多元负荷预测误差校正方法。采用SVM方法找出特征空间最大化间隔,消除了异常预测点的影响。引入松弛变量,集成负荷预测误差数据。归一化处理SVM输入数据,计算预测功率、实际功率相对误差,利用SVM支持面设计初步预测误差校正思路,构建损失函数,判断预测值正负,实现配电网新能源接入多元负荷预测误差校正。通过实验结果得出,该方法在第一种和第二种设备故障情况下,针对最高负荷和最低负荷的误差校正结果分别减小了9.797 MW和0.2 MW、5.292 MW和2.363 MW,均能达到有效校正误差的目的。 展开更多
关键词 SVM 多元负荷预测 误差校正 松弛变量 归一化处理
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基于深度学习LSTM的负荷预测方法 被引量:2
13
作者 候文昌 支刚 +1 位作者 邱印能 吴政声 《云南电力技术》 2024年第6期14-17,21,共5页
电力负荷预测对系统安全稳定运行至关重要,但其随机性、波动性、周期性、数据量庞大等特征,传统的预测方法已无法保证其预测精度。本文首先分析电力负荷特征相关性因素,从而确定电力负荷预测的输入量,其次采用深度学习长短期记忆网络(LS... 电力负荷预测对系统安全稳定运行至关重要,但其随机性、波动性、周期性、数据量庞大等特征,传统的预测方法已无法保证其预测精度。本文首先分析电力负荷特征相关性因素,从而确定电力负荷预测的输入量,其次采用深度学习长短期记忆网络(LSTM)算法预测电力负荷,根据预测结果产生的误差再次采用LSTM算法预测电力负荷误差,二者结果叠加得到经过动态误差补偿的电力负荷预测结果。最后,以实测电力负荷数据为例进行验证,结果表明所提方法预测精度更高。 展开更多
关键词 动态误差补偿 电力系统 负荷预测 长短期记忆网络(LSTM)
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基于时序模型的高耗能企业短期电力负荷预测方法
14
作者 李康玉 颜红 +1 位作者 江熙 张丹丹 《科技资讯》 2024年第17期76-78,共3页
常规的高能耗企业短期电力负荷预测方法易受内外循环鲁棒性影响,导致电力负荷预测平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)较高,因此,基于时序模型,设计一种全新的高能耗企业短期电力负荷预测方法。结合企业短期电力负荷预测数据,基于时... 常规的高能耗企业短期电力负荷预测方法易受内外循环鲁棒性影响,导致电力负荷预测平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)较高,因此,基于时序模型,设计一种全新的高能耗企业短期电力负荷预测方法。结合企业短期电力负荷预测数据,基于时序模型设计了企业短期电力负荷预测算法,从而实现了短期电力负荷预测。实验结果表明,设计的高耗能企业短期电力时序模型负荷预测方法的电力负荷预测MRE较低,证明设计的电力负荷预测方法的预测效果较好,有一定的应用价值,为降低企业电能损耗作出了一定的贡献。 展开更多
关键词 时序模型 高耗能企业 电力负荷预测 平均相对误差
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基于CEEMD-ITSA-BiLSTM组合模型的短期负荷预测 被引量:1
15
作者 高典 张菁 《电子科技》 2024年第4期30-37,共8页
准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm... 准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm Algorithm-Bidirectional Long Short-Term Memory)的短期负荷预测模型。对时序性负荷数据进行CEEMD分解,得到若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function),并对每个IMF进行BiLSTM建模预测。为了提高BiLSTM的精度,采用ITSA算法对BiLSTM的隐含层节点数、学习率和训练次数等超参数进行参数寻优,建立CEEMD-ITSA-BiLSTM负荷预测模型。文中以实际负荷数据进行仿真实验,对比了单一BiLSTM和不同算法优化的BiLSTM模型,结果表明CEEMD-ITSA-BiLSTM模型的RMSE(Root Mean Square Error)、MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)误差指标相比于BiLSTM模型分别提高了48.54%、51.32%和44.78%,显著低于其他对比模型。 展开更多
关键词 短期负荷预测 预测精度 完全集成经验模态分解 本征模函数 被囊群算法 参数寻优 双向长短期记忆神经网络 误差指标
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考虑误差修正的MC-BP短期电力负荷预测方法
16
作者 安天瑜 刘思铭 +2 位作者 刘艳 张连超 许君德 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2024年第3期66-72,共7页
准确的短期负荷预测是电网日常调度的重要依据。针对目前短期电力负荷预测精度问题,提出了一种考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法。首先,建立了基于逐步试错法的BP负荷预测模型,分析了预测误差的概率密度分布,构建了基于蒙... 准确的短期负荷预测是电网日常调度的重要依据。针对目前短期电力负荷预测精度问题,提出了一种考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法。首先,建立了基于逐步试错法的BP负荷预测模型,分析了预测误差的概率密度分布,构建了基于蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)的日负荷误差滚动修正策略;其次,选用了某地区2015-2019年的负荷数据进行预测,比较了CNN-BiLSTM、LSTM和BP模型的预测结果,3种预测模型的测试集NRMSE分别为5.97%、6.49%和5.5%;最后,对比了BP和LSTM预测方法修正误差、线性回归方法修正误差和误差滚动修正方法的误差修正策略的修正效果,对后一天的误差修正NRMSE的相对变化率分别为-26.68%、-28.81%、-43.90%、-88.64%。预测结果表明:所提出的考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 BP神经网络 蒙特卡洛 电力负荷预测 误差修正 滚动修正
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基于日周期多点外推法的超短期负荷预测及其误差分析 被引量:15
17
作者 周劼英 张伯明 +2 位作者 尚金成 姚佳 程满 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期15-17,21,共4页
具有预测功能的超前自动发电控制AGC(AutomaticGenerationControl)可以提高AGC的控制性能,同时,电力市场中的实时交易也需要一种较为精确的超短期负荷预测方法。从目前常用的周期外推法出发,针对该方法的误差来源提出一种多点外推方法,... 具有预测功能的超前自动发电控制AGC(AutomaticGenerationControl)可以提高AGC的控制性能,同时,电力市场中的实时交易也需要一种较为精确的超短期负荷预测方法。从目前常用的周期外推法出发,针对该方法的误差来源提出一种多点外推方法,并使用随机信号和数理统计方法对其精度作了分析。对预测结果的分析表明,多点外推法不仅减少了平均误差,也使最大误差降低,能有效提高预测精度。该方法简单实用,能满足电力市场实时调度的需要。 展开更多
关键词 多点外推法 超短期负荷预测 误差分析
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基于预测误差分布特性统计分析的概率性短期负荷预测 被引量:42
18
作者 杨文佳 康重庆 +4 位作者 夏清 刘润生 唐涛南 王鹏 张丽 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第19期47-52,共6页
现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果,难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分... 现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果,难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分布规律进行统计分析的模型,并提出了检验该统计规律有效性的原则和方法;将验证后的预测误差统计分布规律与确定性的负荷预测结果相结合,即可得到概率性的负荷预测结果。基于该结果,还能求取某一置信水平下的预测负荷曲线的包络线。结合实际电网数据验证了所提出方法的有效性和实用性,为概率性短期负荷预测提供了一条可行的新思路。 展开更多
关键词 短期负荷预测 预测误差 概率性预测 置信区间
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考虑风电接入的电力系统备用容量计算方法 被引量:18
19
作者 张楠 黄越辉 +1 位作者 刘德伟 孙荣富 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期6-10,共5页
大规模风电集中接入给电力系统运行带来很大的不确定性,为了兼顾系统安全运行和风电优先消纳的双重要求,对风电接入的系统备用容量计算方法进行了研究。首先分析了风电接入对等效负荷误差的影响,以及风电预测误差与负荷预测误差的相关性... 大规模风电集中接入给电力系统运行带来很大的不确定性,为了兼顾系统安全运行和风电优先消纳的双重要求,对风电接入的系统备用容量计算方法进行了研究。首先分析了风电接入对等效负荷误差的影响,以及风电预测误差与负荷预测误差的相关性;然后在此基础上提出一种考虑风电接入的系统备用容量计算方法。研究结果表明该方法能够有效弥补传统备用配置方法中的不足,通过某省级电网实际数据验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 风力发电 等效负荷 预测误差 非参数估计 旋转备用
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负荷预报中负荷规律性评价方法的研究 被引量:62
20
作者 穆钢 侯凯元 +2 位作者 杨右虹 惠永杰 姜克志 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期96-101,共6页
负荷预报是一个历久不衰的研究课题 ,以往的研究主要集中于预报方法 ,而缺乏对负荷自身变化规律的分析和评价。这不仅导致了难以公允地评价负荷预报方法 ,也使运行部门对负荷预报所提出的精度要求缺乏客观依据。该文阐述了评价负荷规律... 负荷预报是一个历久不衰的研究课题 ,以往的研究主要集中于预报方法 ,而缺乏对负荷自身变化规律的分析和评价。这不仅导致了难以公允地评价负荷预报方法 ,也使运行部门对负荷预报所提出的精度要求缺乏客观依据。该文阐述了评价负荷规律性的必要性 ,并建立了相应的评价方法。文中分析了负荷历史数据 ,负荷预报模型以及预报误差之间的关系 ,构建了一种基于统计分析的负荷规律性评价方法。在此基础上 ,建立了预估负荷预报误差极限的分析方法。运用所提出的方法对负荷变化的规律性进行评价 ,不仅可以客观地评价负荷预报方法的优劣 ,还可以根据不同负荷的规律性确定切实可行的负荷预报精度要求。文中给出的算例说明了方法的有效性。 展开更多
关键词 负荷预报 负荷变化规律评价 预报误差分析 电力系统
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