电力负荷预测相关论文
电力负荷的准确预测是电力规划建设的重要前提。传统的负荷预测方法均局限于回归分析、增长率等线性模型，无法考虑影响电力负荷的非......
为了解决现有的电力负荷预测方法存在准确率低、效率不高和精度不足等问题，笔者提出基于GRASSA-BP神经网络的电力负荷预测方法。首......
为了更好地应对能源的紧张,环境的污染,气候的变化等问题,发展以分布式光伏为代表的清洁可再生能源是世界各国的必然选择。而随着......
为进一步发挥用户用电细粒度负荷数据的内在价值并提高用户聚合体的电力负荷预测精度，提出一种考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测......
电力负荷预测是进行电力能源供需精准化管理的重要手段。然而，许多传统的预测模型只关注预测的准确性，而忽略了预测的稳定性，导致实际......
针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题，建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟......
为了确保送电质量，提升供电可靠性，通过负荷预测为电力企业的规划策略提供数据依据，从电力负荷数据特性着手，详细分析了影响因素以及预......
随着我国社会和经济的发展,电力市场化改革全面落地实施,“放开两头,管住中间”的发展格局日益清晰,全国电力市场交易体系基本形成......
作为电力系统设计规划、运行调度的重要一环，电力负荷预测受到强随机性、低精度的困扰，同时先进预测算法的落地实施关联数据管理系统......
2020年以来国家电力形势十分紧张，随着国家“碳达峰”“碳中和”目标的提出，绿色低碳环保发展经济体系的逐步建立，若能准确地预测出未......
为进一步提高电力负荷预测精度,提出了基于LSTM的超短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据,首先建立了LSTM预测模型,然后使用误......
电力能源在国家工业的发展中扮演着举足轻重的角色。对工业用户进行有效、准确的电力负荷预测,可以提高其电力系统运行的稳定性和......
电力工业作为能源领域的重大基础行业,关乎国民经济发展和国家经济命脉,是人民生活中不可或缺的重要组成部分。国网公司对电力负荷......
新能源是中国加快孵化和发展的战略性新兴产业之一。随着能源结构改革的不断深入,风电并网容量不断增加,电动汽车规模也逐渐扩大,......
预测模型,近年来被广泛应用于各个领域,各种各样的预测模型也层出不穷。为了提高预测精度,人们在模型选择和对模型的参数优化上做......
针对用电功率负荷序列随机性强、负荷预测准确度不足等问题,提出一种基于人工蜂群算法(ABC)优化极限学习机(ELM)的用电功率预测模......
电力负荷的精准预测是保障电力系统高效稳定、智能经济运行的重要基础。支持向量机（support vector machine,SVM）作为一种良好的预测......
泛在电力物联网是实现电网智能化的必经之路,对实现电网能源转换、电力生产优化升级有着至关重要的作用。电力从产出到使用,经历了......
为提升台风期间电力负荷预测精度,提出基于相似周期与相似日特征的双重相似预测方法,将各类台风天气依据其对负荷产生的影响程度分......
社会经济的发展给电力系统供应部门带来了挑战。精确的电力负荷预测能够保证电网系统的稳定运行。论文在分析电力负荷分类和基本特......
为了合理分配电能和规划电网运行,需要对居民小区电力负荷进行精确预测。但现有的电力负荷预测方法对随机性较强的大数据样本处理......
电力负荷具有非线性和时序性的特点，为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性，进而获得更高的电力负荷预测精度，提出了基于随......
电力工业是国民经济的重要基础产业,也是世界各国发展的战略重点,更是衡量一个国家经济发展程度的重要指标。然而,电能是一种难以......
学位
针对电力负荷序列的非平稳、非线性和长记忆等问题,建立了一种基于变分模态分解(VMD)、考虑变分模态分解残差量情况的长短期记忆神......
为解决传统灰色预测方法仅适合单一变量的问题,在传统GM(1,1)模型的基础上建立了含几个变量的GM(1,n)模型,改进传统模型中某个参数......
电力负荷预测是电力系统规划、建设和调度的重要基础,提升电力负荷预测的精度有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。随着电......
近些年,我国城镇化发展迅速,越来越多的建筑以区域形式建设并配备有集中供能系统。但区域性集中能源系统具有相对复杂、投资大、大......
一些传统的电力负荷预测模型随着社会与经济的发展，尤其在当前城市建设的低碳理念背景下，已经不再适用。本文通过比较各传统模型的优......
本文在神经网络的实际应用中,比较突出的问题是训练时间长、收敛速度慢.以往的研究大多着眼于算法本身的改进,随机选择的样本集没......
由于负荷预测是不确定、非线性、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法准确进行负荷......
本文将频谱分析预测方法与基于灰色理论模型横向误差校正方法相结合，由频谱分析预测方法进行纵向预测，利用预测时刻之前的整点时刻负......
根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统的短期负荷,采用改进的粒子群优化算法(......
详细描述了智能电弧炉炼钢群负荷预测与控制系统的硬件、功能、模型、应用效果。该系统可以对一个计量单元内的多个炼钢电弧炉和LF......
电力负荷预测是配电网规划的基础。本文对某县城配电网负荷的历史数据进行详细分析，利用线性回归模型预测精度高以及灰色模型对历史......
本文采用了一种新的模糊神经网络--T-S型模糊RBF网,对相关因素进行了规范处理,把相关因素作为电力负荷的变动量,预测出最大和最小......
本文参考国外的研究现状构建了一种基于Internet/Intranet技术的负荷预测系统,并阐述了实施这种系统的可行性,同时给出了这种系统......
本文重点研究以智能技术为主的短期电力负荷预测且是多种智能原理结合的基础上进行,可根据电力市场的要求,进一步提高负荷预测的水......
本文着重介绍了RBF神经网络法,这种方法的特征是:一不依赖于输入变量和预测负荷之间明确的表达式,二是它的自适应算法,通过用于电......
本文介绍了目前比较通用的电力负荷预测方法。为进一步提高负荷预测的精度,利用人工智能领域中的Multi-Agent技术设计了电力负荷预......
本文利用上海市电力公司闵行供电分公司2005年3-4月及2006年1-4月正常工作日的历史负荷数据及气象数据作为样本来预测2006年4月28......
电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展,乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。文中建立BP神经网络与遗传算法相结合的......
大用户法充分考虑了宏观经济政策及地区的产业政策，采用统计分析单独预计新增大用户负荷，并用大用户负荷数据修正用一般方法预测的负......
本文利用许昌1999～2006年的逐日电力负荷和气象数据，分析了电力负荷与气象因子的相关关系，综合应用支持向量机方法，着重考虑天气因素和......
负荷预测作为电力系统规划运行的前提,在电力规划设计中无比重要.为了更加准确地预测出各地域各部门的电力负荷,研究将智能算法应......
