電力需求響應(yīng)的公共建筑基線(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)

針對(duì)小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)實(shí)例表明該模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的可行性;開(kāi)發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢(xún)、分析和預(yù)測(cè)功能。

提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率和增長(zhǎng)變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴(kuò)充為更具隨機(jī)性和普遍性的擴(kuò)展樣本數(shù)據(jù)。以國(guó)民生產(chǎn)總值為例,建立國(guó)民生產(chǎn)總值與電力負(fù)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(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率,將國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)值,獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果精度高。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)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(fù)荷預(yù)測(cè)綜述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的含義.........................................3 1.3電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義.......................................

通過(guò)對(duì)電力負(fù)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(fù)荷預(yù)測(cè)模型。首先利用混沌理論將雜亂無(wú)章的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),找出其中的潛在規(guī)律,并粗選預(yù)測(cè)參考點(diǎn);然后利用蟻群優(yōu)化算法,考慮距離因素和相點(diǎn)演化的相關(guān)性因素,對(duì)粗選的預(yù)測(cè)參考點(diǎn)作進(jìn)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(cè)日的負(fù)荷數(shù)據(jù)。實(shí)際算例驗(yàn)證了提出的方法具有較好的預(yù)測(cè)精度。

采用基于混沌算法的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè),通過(guò)進(jìn)化算法建立一種自適應(yīng)機(jī)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(xiàn)性反饋?lái)?xiàng)。算例表明,該算法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力和魯棒性,預(yù)測(cè)精度高。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)分析

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短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) thedesignofshorttermpowerload prediction 畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 一、設(shè)計(jì)內(nèi)容 結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)方式，根據(jù)其學(xué)習(xí)方法，編寫(xiě)算法進(jìn)行matlab仿 真，對(duì)仿真預(yù)測(cè)結(jié)果的精度進(jìn)行分析。 二、基本要求 1．選擇適合電力負(fù)荷預(yù)測(cè)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(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的精度進(jìn)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(xiě)matlab程序，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)電 力負(fù)荷預(yù)測(cè)。 四、應(yīng)收集的資料及參考文獻(xiàn) [1]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[m].北京:化學(xué)工業(yè)出版社 [2]周開(kāi)利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其matlab仿真程序設(shè)計(jì)[m].北京:清華大學(xué)出版 社 [3]朱大奇.

住宅電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 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(dòng)了預(yù)付電力計(jì)量市場(chǎng)的進(jìn)步。先進(jìn) 的智能電表促進(jìn)了智能預(yù)付費(fèi)電表的預(yù)付費(fèi)系統(tǒng)的部署。一個(gè)成功的計(jì)劃取決于 能夠準(zhǔn)確為每個(gè)終端用戶(hù)預(yù)測(cè)每天的能量消耗。這種預(yù)測(cè)的方法稱(chēng)為住宅電力負(fù) 荷預(yù)測(cè)(rplf)。本文描述了為推薦項(xiàng)目發(fā)起人開(kāi)發(fā)一個(gè)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模 型,smartgridcis的系統(tǒng)工程(se)流程和工具?；靖拍钍?電力付費(fèi)采用類(lèi)似 于“預(yù)付電話(huà)費(fèi)”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(fù)荷預(yù)測(cè) 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)運(yùn)行與分析的基礎(chǔ)，對(duì)機(jī)組組合、經(jīng)濟(jì) 調(diào)度、安全校核等具有重要意義。提高負(fù)荷預(yù)測(cè)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(fù)荷的用 電器種類(lèi)繁多，空調(diào)等受氣象條件影響的負(fù)荷占比持續(xù)增高，氣象因 素（溫度、濕度、降雨量等）對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷的影響愈顯突出。考慮 氣象因素成為調(diào)度中心進(jìn)一步改進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)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(fù)荷數(shù)據(jù)（每15min一個(gè)采樣點(diǎn)，每日96點(diǎn)，量綱為mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的氣象因素?cái)?shù)據(jù)（日最高溫 度、日最低溫度、日平均溫度、日相對(duì)濕度以及日降雨量），詳見(jiàn)附 件1-數(shù)據(jù).xlsx。 具體要求如下： 1.請(qǐng)分析兩個(gè)地區(qū)2014年

支持向量機(jī)svm作為機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一,有數(shù)據(jù)分類(lèi)以及數(shù)據(jù)回歸兩種用途,支持向量機(jī)的回歸能應(yīng)用于預(yù)測(cè)領(lǐng)域.本文應(yīng)用svm方法來(lái)建立電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,首先以歷史負(fù)荷、天氣、日期類(lèi)型作輸入數(shù)據(jù),然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,再利用svm構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,svm在負(fù)荷預(yù)測(cè)方面具有較高的可信度與精準(zhǔn)度.

電力負(fù)荷曲線(xiàn)與用電負(fù)荷預(yù)測(cè)PPT(65張) (2)

設(shè)計(jì)（論文）內(nèi)容及要求： 一、設(shè)計(jì)內(nèi)容： 1.了解ems系統(tǒng)相關(guān)知識(shí) 2.確定預(yù)測(cè)目標(biāo)、搜集與整理資料 3.對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行較為系統(tǒng)的研究 4.分析資料，選擇預(yù)測(cè)方法 5.確定短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法 6.建立短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 7.對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)研究 8.進(jìn)行預(yù)測(cè)分析 二、設(shè)計(jì)要求： 1.翻譯該課題相關(guān)英文論文一篇 2.設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)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(dòng)化》等有關(guān)電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的參考文獻(xiàn) 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(fù)荷預(yù)測(cè)》 指導(dǎo)教師： 年月日 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開(kāi)題報(bào)告 設(shè)計(jì)(論文)題目基于灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 設(shè)計(jì)(論文)題目來(lái)源自選題目 設(shè)

電力負(fù)荷曲線(xiàn)與用電負(fù)荷預(yù)測(cè)PPT(65張)

近年來(lái),國(guó)民經(jīng)濟(jì)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(jí)現(xiàn)象更加顯著,使得電力需求的發(fā)展趨勢(shì)與內(nèi)部結(jié)構(gòu)都出現(xiàn)了劇烈與頻繁的變動(dòng)?，F(xiàn)有的研究工作缺乏對(duì)于電力需求的結(jié)構(gòu)性分析,常見(jiàn)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在用電結(jié)構(gòu)發(fā)生劇烈變化時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)精度下降的現(xiàn)象?；诖?借鑒計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的向量誤差修正理論,從短期擾動(dòng)和歷史存續(xù)2個(gè)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(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法能夠有效識(shí)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(fù)荷預(yù)測(cè)帶來(lái)的不良影響。算例分析結(jié)果驗(yàn)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(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(cè)模型，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)具有重要的意義。由于用電負(fù)荷增長(zhǎng)情況受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機(jī)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(gè)灰色系統(tǒng)。

公共機(jī)構(gòu)能耗監(jiān)測(cè)平臺(tái)為大型公共建筑空調(diào)節(jié)能運(yùn)行和管理提供了大量數(shù)據(jù)。冷(熱)負(fù)荷預(yù)測(cè)是建筑節(jié)能運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是實(shí)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(jī)構(gòu)建筑大數(shù)據(jù)預(yù)處理、負(fù)荷預(yù)測(cè)算法及在空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運(yùn)行應(yīng)用等方面,綜述了基于數(shù)據(jù)的公共機(jī)構(gòu)辦公建筑空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)展,并進(jìn)行展望。

方法的選擇對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果至關(guān)重要,本文通過(guò)對(duì)x(1)(1)增加干擾因素β,實(shí)現(xiàn)對(duì)初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運(yùn)算前后一致,同時(shí),改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測(cè)上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測(cè)精度。

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

文章分析了影響電力負(fù)荷的因素,對(duì)現(xiàn)存的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究,采用粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型,并對(duì)短期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真,為精準(zhǔn)且快速地預(yù)測(cè)短期電力負(fù)荷提供了有效的方法。通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了該模型在電力負(fù)荷中的預(yù)測(cè)精度,結(jié)果顯示其精度值較高。

精確的年電力負(fù)荷預(yù)測(cè)為電力建設(shè)和電網(wǎng)運(yùn)行提供可靠的指導(dǎo)。受多種因素的影響,年電力負(fù)荷曲線(xiàn)呈現(xiàn)出非線(xiàn)性特性,因此年電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的解決需要建立在非線(xiàn)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(xiàn)性問(wèn)題上是非常有效的。該網(wǎng)絡(luò)只有一個(gè)擴(kuò)展參數(shù),如何確定適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展參數(shù)是使用grnn進(jìn)行預(yù)測(cè)的關(guān)鍵點(diǎn)。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(fù)荷預(yù)測(cè)模型,用以解決上述問(wèn)題。其中,mfoa用作為grnn電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型選擇適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展參數(shù)。最后通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,mfoa-grnn模型的年電力負(fù)荷預(yù)測(cè)平均絕對(duì)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(jìn)化的支持向量機(jī)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(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。最終得出,文中所提出的mfoa-grnn模型在年電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于上述3種模型。