電力需求響應(yīng)的公共建筑基線負荷預(yù)測

針對小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進行電力負荷預(yù)測模型,并通過實例表明該模型在電力負荷預(yù)測中的可行性;開發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負荷預(yù)測系統(tǒng),實現(xiàn)了在實際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預(yù)測功能。

提出了一種基于云模型的電力負荷預(yù)測模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù)。以國民生產(chǎn)總值為例,建立國民生產(chǎn)總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預(yù)測增長率,將國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負荷預(yù)測增長率進行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負荷預(yù)測值,獲得的預(yù)測結(jié)果精度高。

電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測的靜態(tài)分析

0 目錄 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1電力系統(tǒng)負荷預(yù)測綜述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2電力系統(tǒng)負荷預(yù)測的含義.........................................3 1.3電力系統(tǒng)負荷預(yù)測的意義.......................................

通過對電力負荷變化規(guī)律和影響因素的分析,提出了一種新的短期電力負荷預(yù)測模型。首先利用混沌理論將雜亂無章的歷史數(shù)據(jù)進行相空間重構(gòu),找出其中的潛在規(guī)律,并粗選預(yù)測參考點;然后利用蟻群優(yōu)化算法,考慮距離因素和相點演化的相關(guān)性因素,對粗選的預(yù)測參考點作進一步精選,提高其質(zhì)量;最后采用gm(1,1)灰色模型得到預(yù)測日的負荷數(shù)據(jù)。實際算例驗證了提出的方法具有較好的預(yù)測精度。

采用基于混沌算法的自適應(yīng)預(yù)測模型進行電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測,通過進化算法建立一種自適應(yīng)機制,使得網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的結(jié)果優(yōu)化非線性反饋項。算例表明,該算法具有很強的自適應(yīng)能力和魯棒性,預(yù)測精度高。

電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測分析

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短期電力負荷預(yù)測器設(shè)計 thedesignofshorttermpowerload prediction 畢業(yè)設(shè)計任務(wù)書 一、設(shè)計內(nèi)容 結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點和學(xué)習(xí)方式，根據(jù)其學(xué)習(xí)方法，編寫算法進行matlab仿 真，對仿真預(yù)測結(jié)果的精度進行分析。 二、基本要求 1．選擇適合電力負荷預(yù)測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。 2．利用matlab軟件用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真。 3．得到仿真結(jié)果，對電力負荷預(yù)測結(jié)果的精度進行分析。 三、主要技術(shù)指標(biāo) 利用現(xiàn)有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，編寫matlab程序，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，實現(xiàn)電 力負荷預(yù)測。 四、應(yīng)收集的資料及參考文獻 [1]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計及應(yīng)用[m].北京:化學(xué)工業(yè)出版社 [2]周開利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其matlab仿真程序設(shè)計[m].北京:清華大學(xué)出版 社 [3]朱大奇.

住宅電力負荷預(yù)測 patrickday,michaelfabian,donnoble,georgeruwisch,ryanspencer, jeffstevenson,rajeshthoppay georgiainstituteoftechnology,northavenue,atlanta,ga30332,usa 摘要：智能電網(wǎng)技術(shù)的采用很大程度上驅(qū)動了預(yù)付電力計量市場的進步。先進 的智能電表促進了智能預(yù)付費電表的預(yù)付費系統(tǒng)的部署。一個成功的計劃取決于 能夠準(zhǔn)確為每個終端用戶預(yù)測每天的能量消耗。這種預(yù)測的方法稱為住宅電力負 荷預(yù)測(rplf)。本文描述了為推薦項目發(fā)起人開發(fā)一個的負荷預(yù)測模 型,smartgridcis的系統(tǒng)工程(se)流程和工具?；靖拍钍?電力付費采用類似 于“預(yù)付電話費”的方式。建模技術(shù)探討分析的替代方案(

a題電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測 短期負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運行與分析的基礎(chǔ)，對機組組合、經(jīng)濟 調(diào)度、安全校核等具有重要意義。提高負荷預(yù)測精度，是保障電力系 統(tǒng)優(yōu)化決策科學(xué)性的重要手段。現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，構(gòu)成電力負荷的用 電器種類繁多，空調(diào)等受氣象條件影響的負荷占比持續(xù)增高，氣象因 素（溫度、濕度、降雨量等）對電力系統(tǒng)負荷的影響愈顯突出?？紤] 氣象因素成為調(diào)度中心進一步改進負荷預(yù)測精度的主要手段之一。 已知地區(qū)1、地區(qū)2從2009年1月1日至2015年1月10日 的 電力負荷數(shù)據(jù)（每15min一個采樣點，每日96點，量綱為mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的氣象因素數(shù)據(jù)（日最高溫 度、日最低溫度、日平均溫度、日相對濕度以及日降雨量），詳見附 件1-數(shù)據(jù).xlsx。 具體要求如下： 1.請分析兩個地區(qū)2014年

支持向量機svm作為機器學(xué)習(xí)方法之一,有數(shù)據(jù)分類以及數(shù)據(jù)回歸兩種用途,支持向量機的回歸能應(yīng)用于預(yù)測領(lǐng)域.本文應(yīng)用svm方法來建立電力負荷預(yù)測模型,首先以歷史負荷、天氣、日期類型作輸入數(shù)據(jù),然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,再利用svm構(gòu)建預(yù)測模型,svm在負荷預(yù)測方面具有較高的可信度與精準(zhǔn)度.

電力負荷曲線與用電負荷預(yù)測PPT(65張) (2)

設(shè)計（論文）內(nèi)容及要求： 一、設(shè)計內(nèi)容： 1.了解ems系統(tǒng)相關(guān)知識 2.確定預(yù)測目標(biāo)、搜集與整理資料 3.對電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測進行較為系統(tǒng)的研究 4.分析資料，選擇預(yù)測方法 5.確定短期負荷預(yù)測方法 6.建立短期負荷預(yù)測模型 7.對短期負荷預(yù)測進行仿真實驗研究 8.進行預(yù)測分析 二、設(shè)計要求： 1.翻譯該課題相關(guān)英文論文一篇 2.設(shè)計說明書一份（含中英文摘要、正文、程序清單） 三、參考資料： 1.《能量管理系統(tǒng)》 2.《電力系統(tǒng)自動化》等有關(guān)電力系統(tǒng)負荷預(yù)測方面的參考文獻 3.有關(guān)matlab/simulink仿真方面的教材及資料 4.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)》 5.《智能控制理論》 6.《電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測》 指導(dǎo)教師： 年月日 本科生畢業(yè)設(shè)計(論文)開題報告 設(shè)計(論文)題目基于灰色理論的短期電力負荷預(yù)測 設(shè)計(論文)題目來源自選題目 設(shè)

電力負荷曲線與用電負荷預(yù)測PPT(65張)

近年來,國民經(jīng)濟發(fā)展與能源消耗之間的關(guān)系日益密切,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與產(chǎn)業(yè)升級現(xiàn)象更加顯著,使得電力需求的發(fā)展趨勢與內(nèi)部結(jié)構(gòu)都出現(xiàn)了劇烈與頻繁的變動?，F(xiàn)有的研究工作缺乏對于電力需求的結(jié)構(gòu)性分析,常見的中長期負荷預(yù)測方法在用電結(jié)構(gòu)發(fā)生劇烈變化時往往會出現(xiàn)精度下降的現(xiàn)象?；诖?借鑒計量經(jīng)濟學(xué)的向量誤差修正理論,從短期擾動和歷史存續(xù)2個方面深入分析了不同行業(yè)間電力需求的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新型的中長期負荷預(yù)測方法。該方法能夠有效識別行業(yè)電力需求的關(guān)聯(lián)關(guān)系,避免用電結(jié)構(gòu)突變給負荷預(yù)測帶來的不良影響。算例分析結(jié)果驗證了該方法的有效性與適用性。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點和方法延伸到社會、經(jīng)濟等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會經(jīng)濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測模型，對社會經(jīng)濟系統(tǒng)預(yù)測具有重要的意義。由于用電負荷增長情況受經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機構(gòu)、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個灰色系統(tǒng)。

公共機構(gòu)能耗監(jiān)測平臺為大型公共建筑空調(diào)節(jié)能運行和管理提供了大量數(shù)據(jù)。冷(熱)負荷預(yù)測是建筑節(jié)能運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是實現(xiàn)建筑空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化控制的基礎(chǔ)。文章從公共機構(gòu)建筑大數(shù)據(jù)預(yù)處理、負荷預(yù)測算法及在空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運行應(yīng)用等方面,綜述了基于數(shù)據(jù)的公共機構(gòu)辦公建筑空調(diào)負荷預(yù)測進展,并進行展望。

方法的選擇對電力負荷預(yù)測結(jié)果至關(guān)重要,本文通過對x(1)(1)增加干擾因素β,實現(xiàn)對初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運算前后一致,同時,改進背景值的設(shè)置。通過實例驗證,此方法可以在負荷預(yù)測上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測精度。

為了提高電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測精度,提出一種基于改進極限學(xué)習(xí)機(melm)的短期電力負荷預(yù)測模型。引入基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理論,并結(jié)合最小二乘向量機回歸學(xué)習(xí)方法,以克服傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(elm)在短期負荷預(yù)測中存在的過擬合問題。某地區(qū)用電負荷預(yù)測結(jié)果表明,改進模型的泛化性與預(yù)測精度均優(yōu)于傳統(tǒng)elm和os-elm模型,可為短期電力負荷預(yù)測提供有效依據(jù),具有一定的實用性。

文章分析了影響電力負荷的因素,對現(xiàn)存的短期電力負荷預(yù)測方法進行了研究,采用粒子群算法對支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預(yù)測模型,并對短期電力負荷進行預(yù)測仿真,為精準(zhǔn)且快速地預(yù)測短期電力負荷提供了有效的方法。通過實例分析驗證了該模型在電力負荷中的預(yù)測精度,結(jié)果顯示其精度值較高。

精確的年電力負荷預(yù)測為電力建設(shè)和電網(wǎng)運行提供可靠的指導(dǎo)。受多種因素的影響,年電力負荷曲線呈現(xiàn)出非線性特性,因此年電力負荷預(yù)測問題的解決需要建立在非線性模型的基礎(chǔ)之上。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（grnn）已被證明在處理非線性問題上是非常有效的。該網(wǎng)絡(luò)只有一個擴展參數(shù),如何確定適當(dāng)?shù)臄U展參數(shù)是使用grnn進行預(yù)測的關(guān)鍵點。提出了一種將多種群的果蠅優(yōu)化算法（mfoa）和grnn相結(jié)合的混合年電力負荷預(yù)測模型,用以解決上述問題。其中,mfoa用作為grnn電力負荷預(yù)測模型選擇適當(dāng)?shù)臄U展參數(shù)。最后通過模擬實驗數(shù)據(jù)分析,mfoa-grnn模型的年電力負荷預(yù)測平均絕對百分比誤差為0.510%,均方誤差為0.281。并且將其結(jié)果與差分進化的支持向量機模型（de-svm）、粒子群優(yōu)化的grnn模型（pso-grnn）、以及果蠅優(yōu)化的grnn模型（foa-grnn）的預(yù)測結(jié)果進行了比較。最終得出,文中所提出的mfoa-grnn模型在年電力負荷預(yù)測中的預(yù)測性能優(yōu)于上述3種模型。