極限學(xué)習(xí)機燃氣日負荷預(yù)測

以精確的空調(diào)負荷預(yù)測為前提,方能使得冰蓄冷空調(diào)在融冰供冷過程中采取最為合理的運行策略。提出一種改進的增量型極限學(xué)習(xí)機(pso-ielm)的建筑物空調(diào)負荷預(yù)測模型。通過粒子群優(yōu)化算法,克服傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(elm)在預(yù)測中存在的不穩(wěn)定性。并結(jié)合對西安地區(qū)某購物中心夏季不同月份的空調(diào)負荷進行訓(xùn)練和預(yù)測。實例分析結(jié)果表明,粒子群優(yōu)化增量型極限學(xué)習(xí)機(pso-ielm)具有更好泛化能力和更高預(yù)測精度。是對建筑空調(diào)負荷預(yù)測的有效手段。

負荷預(yù)測效果直接影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟效益,是電網(wǎng)調(diào)度的重要組成內(nèi)容。針對極限學(xué)習(xí)機隨機產(chǎn)生輸入層權(quán)值和隱含層閾值導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)模型不穩(wěn)定的問題,提出了一種基于改進遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的負荷預(yù)測方法。利用爬山法改進的遺傳算法對極限學(xué)習(xí)機的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,以獲得穩(wěn)定性強,預(yù)測精度高的優(yōu)化模型。并將此模型與bp網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機的預(yù)測結(jié)果進行對比,仿真實驗結(jié)果表明,改進模型具有較快的訓(xùn)練速度和更為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,適應(yīng)于影響因素眾多,數(shù)據(jù)量巨大的現(xiàn)代短期電力負荷預(yù)測。

為了優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的參數(shù),提高短期負荷預(yù)測的準(zhǔn)確率,提出一種改進粒子群算法的極限學(xué)習(xí)機(cspso-elm)預(yù)測模型。該模型利用粒子群算法(particleswarmoptimization,pso)尋找極限學(xué)習(xí)機(elm)網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)的輸入權(quán)值和隱層偏差值,得到輸出權(quán)值矩陣,以達到減少隨機參數(shù)誤差的目的。同時引入混沌自適應(yīng)策略,增強粒子群算法的多樣性,防止粒子群陷入局部收斂。在充分考慮天氣、濕度、假日因素和當(dāng)?shù)毓I(yè)產(chǎn)值對預(yù)測結(jié)果的影響下,提出一種基于該方法的極限學(xué)習(xí)機預(yù)測模型。最后,針對揚州市高新區(qū)用電總量預(yù)測問題,通過與其它模型的對比實驗,證明了改進的粒子群算法優(yōu)化了極限學(xué)習(xí)機的參數(shù)結(jié)構(gòu),提高了電力負荷預(yù)測的精準(zhǔn)度。

為了提高電力負荷預(yù)測精度,應(yīng)對電力系統(tǒng)智能化所帶來的數(shù)據(jù)海量化高維化帶來的單機計算資源不足的挑戰(zhàn),提出了一種在線序列優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機短期電力負荷預(yù)測模型。針對電力負荷數(shù)據(jù)特性,對極限學(xué)習(xí)機預(yù)測算法進行在線序列優(yōu)化;引入分布式和multi-agent思想,提升負荷預(yù)測算法預(yù)測準(zhǔn)確率;采用云計算的mapreduce編程框架對提出的算法模型進行并行化改進,提高其處理海量高維數(shù)據(jù)的能力。選用eunite提供的真實電力負荷數(shù)據(jù)進行算例分析,在32節(jié)點云計算集群上進行實驗,結(jié)果表明基于該模型的負荷預(yù)測精度均優(yōu)于傳統(tǒng)支持向量回歸預(yù)測算法和泛化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法,且提出的算法具有優(yōu)異的并行性能。

燃氣短期負荷預(yù)測的小波分析綜合模型——城市燃氣負荷預(yù)測對于保證燃氣企業(yè)的供氣安全、優(yōu)化調(diào)度等具有重要意義。燃氣負荷受天氣、溫度、節(jié)假目及一些隨機因素等影響，很難建立準(zhǔn)確的預(yù)測模型。為此，根據(jù)h市燃氣短期目負荷變化特點，提出了用于燃氣短期負荷預(yù)...

電力系統(tǒng)的管理和調(diào)度對精確的負荷預(yù)測模型有著極高的要求。為全面提高負荷預(yù)測模型的性能，提出一種新型的結(jié)合互補集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（ceemd）和小波核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機（wkelm）的短期電力負荷組合預(yù)測模型。首先通過ceemd將歷史電力負荷數(shù)據(jù)自適應(yīng)地分解為一系列相對平穩(wěn)的子序列，對各分量建立小波核極限學(xué)習(xí)機的預(yù)測模型，預(yù)測各分量的負荷值并對其進行求和得到最終預(yù)測結(jié)果。用四種預(yù)測模型對真實的負荷數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練預(yù)測，算例表明新模型在預(yù)測精度和效率上都具有一定優(yōu)勢，同時克服了傳統(tǒng)emd中容易出現(xiàn)的模態(tài)混疊問題以及elm中存在的過擬合等缺陷，具有一定的實際應(yīng)用潛力。

基于一次累加法的城市燃氣年負荷預(yù)測——由于燃氣負荷原始時間序列非線性隨機變化，而一次累加法具有削弱時間序列隨機性的特點，提出了一次累加法在城市燃氣負荷預(yù)測中的應(yīng)用方法。實例表明，一次累加法預(yù)測模型精度高，預(yù)測結(jié)果可靠，可用于城市燃氣年負荷預(yù)測...

針對新建樓宇空調(diào)系統(tǒng)做短期負荷預(yù)測工作時,缺少負荷預(yù)測所需的數(shù)據(jù),難以實現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化節(jié)能的問題,提出一種基于相似日搜索的空調(diào)短期負荷預(yù)測方法———相似日搜索算法(sasd).算法首先通過分析空調(diào)負荷特性,定義日特征向量,構(gòu)造日特征矩陣,縮小相似日的搜索范圍;然后基于溫度、濕度和風(fēng)力3種天氣影響因子,計算相似日的體感溫度值;接著根據(jù)模糊思想選擇正確的最終相似日判定因子,搜索得到最終相似日集合;最后通過判定選擇面積中心法作為預(yù)測方法,實現(xiàn)工作日的負荷精確預(yù)測.仿真結(jié)果和實際預(yù)測效果表明:sasd可以精確預(yù)測空調(diào)負荷值,且在不同地區(qū)及不同時期具有一定的通用性.

針對短期電力負荷預(yù)測易受氣象因素影響的特點,提出基于相似日和灰色理論的短期電力負荷預(yù)測模型;首先通過對日類型的判斷得到相同日類型的負荷數(shù)據(jù),然后對氣象數(shù)據(jù)序列進行模糊化聚類處理,并結(jié)合預(yù)測日的氣象數(shù)據(jù),采用灰色關(guān)聯(lián)方法進行關(guān)聯(lián)分析,選取與預(yù)測日關(guān)聯(lián)度高的負荷數(shù)據(jù)作為相似日負荷數(shù)據(jù),采用灰色預(yù)測方法對相似日負荷數(shù)據(jù)進行短期電力負荷預(yù)測;仿真結(jié)果表明,選取了相似日之后的預(yù)測結(jié)果比未選取相似日的預(yù)測結(jié)果精度要高.

針對短期電力負荷預(yù)測易受氣象因素影響的特點，提出基于相似日和灰色理論的短期電力負荷預(yù)測模型；首先通過對日類型的判斷得到相同日類型的負荷數(shù)據(jù)，然后對氣象數(shù)據(jù)序列進行模糊化聚類處理，并結(jié)合預(yù)測日的氣象數(shù)據(jù)，采用灰色關(guān)聯(lián)方法進行關(guān)聯(lián)分析，選取與預(yù)測日關(guān)聯(lián)度高的負荷數(shù)據(jù)作為相似日負荷數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測方法對相似日負荷數(shù)據(jù)進行短期電力負荷預(yù)測；仿真結(jié)果表明，選取了相似日之后的預(yù)測結(jié)果比未選取相似日的預(yù)測結(jié)果精度要高。

首先,簡要介紹了深度學(xué)習(xí)算法的有關(guān)內(nèi)容,包括深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程。其次,從負荷的日屬性、負荷的周屬性、溫度因素、節(jié)假日因素這幾個方面對負荷的特性進行了研究。最后,根據(jù)負荷的歷史數(shù)據(jù),應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進行了短期負荷預(yù)測,并將其預(yù)測結(jié)果與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果做了比較。

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.

準(zhǔn)確預(yù)測空調(diào)負荷不僅對蓄能空調(diào)高效運行意義重大,而且也是冷熱電三聯(lián)產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。本文提出一種小波網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于空調(diào)負荷的預(yù)測模型,通過小波分解,把空調(diào)負荷序列分解為不同頻段的小波系數(shù)序列,再將各層的小波系數(shù)子序列重構(gòu)到原尺度上,然后對小波系數(shù)序列采用相匹配的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)測,最后合成空調(diào)負荷序列的最終預(yù)測結(jié)果。該預(yù)測模型中的低頻小波系數(shù)a3和中頻小波系數(shù)d3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量為前1天小波系數(shù)值和對應(yīng)時刻的溫度、相對濕度、風(fēng)速、總輻射量、天氣狀況和星期幾編碼共7個因子,并采用主成分分析法進行輸入變量的降維;高頻小波系數(shù)d2和d1以前幾日的小波系數(shù)為輸入因子。經(jīng)過對西安市某綜合樓的空調(diào)負荷進行預(yù)測,證明了預(yù)測值和實際運行值擬和很好,相對誤差為-10%~8%。該預(yù)測模型具有預(yù)測精度較高、推廣能力較強及計算速度較快的優(yōu)點。

提出將小波分析和時間序列應(yīng)用于空調(diào)負荷預(yù)測;利用小波分析可以將空調(diào)負荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上,分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時間序列模型來預(yù)測,最后再合成得到原時間序列的預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果表明,該模型應(yīng)用于空調(diào)負荷預(yù)測具有較高的預(yù)測精度,而且明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列模型。

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?，F(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

分析了多水電地區(qū)網(wǎng)供負荷的特點,利用相關(guān)性分析方法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多小水電地區(qū)的網(wǎng)供負荷短期預(yù)測進行研究,并對某多小水電地區(qū)開展網(wǎng)供負荷預(yù)測實例模擬,預(yù)測結(jié)果驗證了方法的有效性和實用性。

負荷預(yù)測對電網(wǎng)規(guī)劃和售電市場調(diào)控具有重要意義。由于電力負荷與天氣、日期、區(qū)域等多個因素密切相關(guān),存在較強的不確定性和非線性特征,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法的負荷預(yù)測精度較低。為了提高負荷預(yù)測精度,提出基于正交投影徑向基函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(oprbf-elm)的短期電力負荷預(yù)測算法。該算法將elm的隱含層節(jié)點替換為徑向基神經(jīng)元,基于訓(xùn)練誤差二范數(shù)最小化準(zhǔn)則,采用正交投影計算輸出權(quán)值向量,并在核函數(shù)的數(shù)量取值范圍內(nèi)索引獲取使得訓(xùn)練集均方根誤差(rmse)最小的預(yù)測負荷結(jié)果。算法預(yù)測過程中只需要設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的徑向基神經(jīng)元(rbf)個數(shù),不需要調(diào)整輸入權(quán)值及隱含層偏差,且正交投影能較好地消除輸入樣本特征之間的相關(guān)性,快速有效得到輸出權(quán)值向量,從而提高負荷預(yù)測精度。以我國某省電動汽車用電領(lǐng)域的負荷數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)樣本進行仿真,仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性,與支持向量機(svm)和傳統(tǒng)rbf-elm相比,該算法的預(yù)測精度高、泛化能力強,具有廣泛的實用性。

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)測分析

電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測的靜態(tài)分析

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