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电力系统负荷预测的可调灰色模型及其应用

引言 随着电力事业的发展,电力开发和电网管理迫切需要决策科学化。为了制定区域电 力系统发展和运行规划,都必须进行电力负荷预测,这已成为现代电力系统科学的一个 重要的领域。 目前电力索统负荷预测主要方法中的逐步线性回归〔”和二步预测校正法【2’,由于各 种环境千扰因素的影响,使电力需求量在形式上呈现一定随机性,用上述方法时或因样奢本较少而误差过大,或因样本需求过多而计算繁杂。为解决上述问题,我们曾经使用 (普通)灰色预测模型GM(1、1)进行电力负荷预测〔3J,GM(1、1)是一种指数增长 模型,当电力负荷呈严格指数持续增长时,从理论上已经证明〔‘’,此方法具有预测精度 高,所需样本数据少,计算简便,可检验等优点。然而影响负荷变化因素较多,有可能 不是指数增长,对于具有波动性变化的电力负荷,其预测误差可能变得较大,不符合实 际需要。所以普通灰色预测模型GM(1、1)的适用范围受到很大限制。 为此,我们考虑改进普通灰色预测方法,使其...  (本文共6页) 阅读全文>>

《上海电力学院学报》1996年01期
上海电力学院学报

电力系统负荷预测的周期性可调灰色模型

弓 言 随着我国电力事业的发展,电网管理日趋现代化.负荷预报的研究也越来越引起人们的注意,井已成为现代电力科学中一个重要领域.在实践中,无论是制定区域电力系统规划或是实现电力系统运行自动化,进行相应的负荷预报都是必要的. 短期负荷预报是指一年之内,按月地进行负荷预报,或按周或按日来进行负荷预报,本义所讨论的是下一周每日的用电量要求. 电力系统负荷从本质上来说是不可控的,但它同时具有按日,按周以及按年的周期性变化的特点.在进行短期负荷预报过程中必须注意到这两点,才能使负荷预报达到较高的精确度·由于电力系统负荷变化的随机性,人们提出了使用灰色模型预测电力负荷.灰色模型 GM,l)是一种指数增长模型.当电力负荷呈严格指数持续增长时,此方法预测精度较高l‘1.但是由于影响负荷变化的因素很多,所以波动性较大的电力负荷的预测的误差较大,不符合实际需要·为此,文献口提出了改进普通灰色模型预测方法,即对灰色模型引进两个可调参数,使对负荷预测结果...  (本文共6页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

电力系统短期负荷智能化预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要的日常工作,预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。由于电力负荷本身具有一定的不确定性、非线性、随机性等内在特点,负荷预测一直是学术研究的前沿与热点问题。随着电力市场的发展,负荷变化规律的更加复杂,而传统的单一预测方法自适应能力较差,致使负荷预测的复杂性与求解方法的局限性之间的矛盾更加突出,预测不能得到满意的结果。因此,智能综合预测法的研究成为当今负荷预测的研究重点之一。本文针对电力负荷自身特点,将预测日分为工作日和节假日不同类型,考虑气象,实时电价等影响因素,引入多种智能优化计算方法以及综合预测技术,对电力负荷预测的理论与方法进行深入研究,为电力系统运行管理提供科学的决策依据。主要研究工作和创新性成果如下:(1)分析了负荷预测中的影响因素和导致误差的原因,针对历史样本中的坏数据,提出了基于核函数的加权模糊C均值聚类的改进算法—WKFCM,该算法采用一个...  (本文共115页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国石油大学
中国石油大学

基于负荷预测的无功优化控制的研究

伴随科学技术的发展、电力系统规模的日益扩大,人们对电力系统安全、经济及优质运行提出了更高的要求,促使电力部门越来越重视电力系统的经济性和安全性。无功优化是提高电能质量、降低网损的有效措施,通常情况下的无功优化计算为静态无功优化,没有考虑在时间的动态变化下控制设备是否允许连续动作。而负荷是随时间变化的波动量,静态无功优化无法体现负荷变化过程,不能满足系统实际运行的需要。动态无功优化综合考虑了系统负荷变化情况,控制设备动作次数约束等动态约束条件,通过合理分配控制设备动作时刻,能达到系统最优的目的。本文在灰色理论法的基础上,对灰色理论模型加以改进,并结合马尔科夫校正算法,提出了一种改进灰色—马尔科夫的预测模型,将该模型运用到短期负荷预测中,结果表明,运用改进后的灰色—马尔科夫预测模型可以大大提高预测精度。最后在指数平滑模型、人工神经网络模型和改进灰色—马尔科夫预测模型的基础上,应用时变权系数法建立综合预测模型,对待预测日进行短期负荷预...  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>

《系统工程》1993年02期
系统工程

淡化历史灰色模型

一=口甲引 社会经济系统是灰色系统,它的发展具有阶段性,在一较短的时间内,系统相对稳定、变化较小,因此,我们可以利用一定时期内的历史数据来辨识模型。但是事物总是发展变化的,变化是永恒的,一般来讲,普通最小二乘法辨识模型是对历史数据同等对待,这样随着观测数据个数的增加,估计出的参数与系统现有状况势必误差增大,特别是近期的误差更大,因为系统已经发生了明显的变化,而能反映事物最新规律的近期数据又被大量的旧数据所淹没,最新的信息没有在模型中充分体现出来。所以说建立起来的系统“同构”模型已经落后于系统的实际很多,已经不能很好地反映实际了。2淡化历史建模的.基本思想 为了解决上述问题,使建立的模型能较好地体现系统演变的时变性,能更好地反映系统近期的情况,在模型辨识过程中,应当强调近期数据的作用,渐渐淡化(或遗忘)陈旧数据的作用,这就是淡化历史模型辨识的某本思想。其中起到“薄古厚今”作用的因子称为遗忘因子。用带遗忘因子的最小二乘法辨识灰色模型...  (本文共4页) 阅读全文>>

《四川建材》2017年07期
四川建材

基于新陈代谢动态灰色模型在沉降预测中的应用

0前言目前,高层建筑以及地铁的修建越来越多,这些工程在施工和运营期间,由于受多种因素的影响,造成建筑物和地坪变形或者沉降。为了能及时了解其变形规律,掌握变形量的大小,人们常采用一定的方法对其进行模拟和预报。常用的变形预报模型有:灰色模型、时间序列模型、BP神经网络模型、卡尔曼滤波等。考虑到灰色模型计算简单,起算数据不高的优点,已被人们广泛应用。灰色预测系统是我国邓聚龙[1]20世纪80年代首次提出的一个新的信息理论方法,之后又经有不少的学者对其进行了研究,从预测角度来看,新陈代谢灰色模型是最理想的动态预测模型[2]。本文利用均值差分GM(1,1)以及动态的新陈代谢GM(1,1)动态模型对建筑物沉降量进行模拟和预测,并分析其结果,得出预报结果与真实值具有良好的一致性,证实了灰色理论预测模型在变形预测方面有一定的可行性。1模型的建立1.1均值差分灰色模型设序列为:X(0)={x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)}其...  (本文共2页) 阅读全文>>

《宿州学院学报》2017年08期
宿州学院学报

基于商空间理论的多粒度灰色模型应用

根据《安徽省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》,安徽今后五年经济社会发展的主要目标是确保全面建成小康社会,在提高发展平衡性、包容性、可持续性的基础上,经济增长速度全国争先、中部领先,GDP到2020年达到3.6万亿元,努力向4万亿冲刺。安徽省十三五规划的GDP发展目标能够实现吗?GDP是反映国民经济发展变化情况的核心指标,做好GDP核算对检验宏观经济政策的科学性和有效性具有重要意义。目前,预测GDP变化趋势主要有ARIMA模型[1]、遗传算法和人工神经网络[2]等方法,但利用粒度理论预测GDP变化的却鲜见。本文运用商空间粒度理论,依据GDP平均增长速度指标的不同,分别将5年、7年、10年作为粒度的论域构建灰色系统模型,分析未来五年安徽省GDP的变化趋势。1商空间粒度理论与灰色理论商空间粒度计算理论是我国学者张钹院士、张铃教授于1980年代末创立并发展起来的,是目前国际上三大粒度计算理论之一。商空间理论认为,人类智能的一个公...  (本文共4页) 阅读全文>>