混沌理论和小波变换的电力系统短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测方法研究分析

分析了多种负荷预测的方法,着重分析了负荷的混沌特性与小波特性,同时分析了小波变换能够反应负荷的变化趋势与随机因素。利用matlab工具,建立了基于小波理论与混沌理论相结合的负荷预测模型,并利用该模型对四川某地区短期电力负荷进行了有效的预测。

电力系统短期负荷预测的静态分析

0 目录 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1电力系统负荷预测综述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2电力系统负荷预测的含义.........................................3 1.3电力系统负荷预测的意义.......................................

电力系统短期负荷预测分析

a题电力系统短期负荷预测 短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济 调度、安全校核等具有重要意义。提高负荷预测精度，是保障电力系 统优化决策科学性的重要手段。现代电力系统中，构成电力负荷的用 电器种类繁多，空调等受气象条件影响的负荷占比持续增高，气象因 素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的影响愈显突出。考虑 气象因素成为调度中心进一步改进负荷预测精度的主要手段之一。 已知地区1、地区2从2009年1月1日至2015年1月10日 的 电力负荷数据（每15min一个采样点，每日96点，量纲为mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的气象因素数据（日最高温 度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量），详见附 件1-数据.xlsx。 具体要求如下： 1.请分析两个地区2014年

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一,负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行。本文针对目前负荷预测中单一预测理论精度较低的问题提出采用bp神经网络与混沌理论相结合的算法,以变步长和附加动量法进行改进,同时以混沌时间序列来确定网络结构,从而克服了算法对大量训练样本的依赖,提高预测精度和速度。对咸阳区域电网负荷的实际预测结果表明了该方法的有效性。

设计（论文）内容及要求： 一、设计内容： 1.了解ems系统相关知识 2.确定预测目标、搜集与整理资料 3.对电力系统短期负荷预测进行较为系统的研究 4.分析资料，选择预测方法 5.确定短期负荷预测方法 6.建立短期负荷预测模型 7.对短期负荷预测进行仿真实验研究 8.进行预测分析 二、设计要求： 1.翻译该课题相关英文论文一篇 2.设计说明书一份（含中英文摘要、正文、程序清单） 三、参考资料： 1.《能量管理系统》 2.《电力系统自动化》等有关电力系统负荷预测方面的参考文献 3.有关matlab/simulink仿真方面的教材及资料 4.《神经网络技术》 5.《智能控制理论》 6.《电力系统短期负荷预测》 指导教师： 年月日 本科生毕业设计(论文)开题报告 设计(论文)题目基于灰色理论的短期电力负荷预测 设计(论文)题目来源自选题目 设

采用基于混沌算法的自适应预测模型进行电力系统短期负荷预测,通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项。算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,预测精度高。

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统bp算法的不足,提出一种基于levenbery-marquardt优化法的bp模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先利用混沌理论将杂乱无章的历史数据进行相空间重构,找出其中的潜在规律,并粗选预测参考点;然后利用蚁群优化算法,考虑距离因素和相点演化的相关性因素,对粗选的预测参考点作进一步精选,提高其质量;最后采用gm(1,1)灰色模型得到预测日的负荷数据。实际算例验证了提出的方法具有较好的预测精度。

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理.将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测.最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果.结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度.

首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与bp神经网络的预测结果做了比较。

为提高电力系统短期负荷预测的精度,引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法,并将这种智能算法与bp算法相结合,形成了粒子群优化bp算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型.通过具体算例将此模型与单纯的bp模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求.

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度。分析了如何采用bp多层感知器的隐层数及隐层单元数。最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。

为了提高电力系统短期负荷预测精度,提出一种基于改进极限学习机(melm)的短期电力负荷预测模型。引入基于结构风险最小化理论,并结合最小二乘向量机回归学习方法,以克服传统极限学习机(elm)在短期负荷预测中存在的过拟合问题。某地区用电负荷预测结果表明,改进模型的泛化性与预测精度均优于传统elm和os-elm模型,可为短期电力负荷预测提供有效依据,具有一定的实用性。

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能源是人类社会发展的关键性问题,电能是最方便的能源。电力负荷预测是电力部门的重要工作之一,对电力系统的规划、建设、运行起重要作用。用灰色系统预测方法进行电力负荷中期预测,结果可对实际工作提供重要依据。

文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信。针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响。实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠。

青岛理工大学琴岛学院 毕业设计（论文）指导书 系部：机电系 专业：电气工程及其自动化 学生姓名:学号: 设计(论文)题目：电力系统负荷预测方法研究 起迄日期:2012年3月14日~6月3日 设计(论文)地点: 指导教师:杨柳 教研室负责人：姜凯 发指导书日期:2011年12月22日 《电力系统负荷预测方法研究》毕业设计指导书 适用专业：电气工程及其自动化 学时数：12周 一、课题任务 由于电能是不可存储的能源，为更有效地使用电能，电力负荷预测就尤为重要。电力负 荷预测主要有长期、中期、短期等几种，本课题的研究对象是短期电力负荷预测中各种预测 方法的应用效果，研究任务是网络参数的调整。 二、课题设计的主要内容和要求 （一）主要内容： 随着科学技术的发展和社会的进步，

用小波变换模极大值原理进行电压上凸、电压下凹、短时停电等电力系统短期扰动定位和确定扰动持续时间,用小波变换能量分布曲线来识别电压上凸、电压下凹、短时停电。仿真结果表明,该方法对识别电压上凸、电压下凹、短时停电三种短期扰动有较好的效果

通过对小电网负荷数据的特点分析，将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算，并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明，利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。