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与平常相比，节假日期间城市轨道交通客流会出现大幅度的波动，对波动规律进行分析和预测，是城市轨道交通运营管理部门制定客流组织方案......
为了提高光伏发电功率预测精度，根据不同天气类型下光伏输出功率特点，将天气类型划分为晴天、多云和阴雨三种天气类型，利用灰色关联分......
由于环境污染加重、能源逐渐枯竭,太阳能引起了人们广泛关注。随着光伏普及率的不断提高,光伏发电功率预测在保证电网稳定、实现机......
针对光伏发电功率预测精度不足难以满足光伏发电并网需求的问题，提出一种基于云遗传算法（Cloud Genetic Algorithm, CGA）优化BP神经网......
针对传统机器学习算法的泛化性能不足，模型参数与结构确定困难等缺点，采用基于灰色关联和麻雀搜索算法（SSA）的组合算法，优化最小二乘支......
针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition VMD）......
光伏发电系统的功率受天气、气象因子、地理位置等多种因素的影响,所以光伏发电系统的输出功率呈高度的波动性、随机性。光伏发电......
针对自动化水平低的配电线路故障停电后难以准确快速定位故障区段和停电范围的问题,提出了一种基于馈线负荷骤降度的配电网故障研......
分布式户用光伏发电系统的精确日前功率预测可为智能家庭优化运行提供依据,但历史数据量少和缺乏精确辐照预报数据的问题增大了预......
针对大型城市核心区域配电网最大负荷预测问题,提出基于灰色关联分析法和BP神经网络的电力系统负荷预测方法.将时间序列法与BP神经......
随着智能电网建设不断完善，电力系统中逐渐积累了大量电力数据。本文以配电变压器的负荷数据为研究对象，利用数据挖掘等相关技术研究......
随着光伏发电系统的装机容量的扩大，其对电力系统的影响也越发明显。光伏阵列的发电功率预报对于减轻光伏发电功率的不确定性对电网......
在数据增强的基础上,提出了地域全覆盖的网格化分布式光伏电站群短期功率预测方法。该方法将大区域分为小网格,基于曲线特征距离筛......
引水工程作为解决水资源分布不均,缓解区域性水资源匮乏等问题的重要手段,在国家进行水资源配置过程中发挥了关键性作用,为经济建......
采用Elman神经网络模型预估海口逐时太阳总辐射,并针对神经网络算法上存在泛化能力弱,提高训练精度困难,训练时间长等问题,将灰色......
电力负荷预测不仅可以提高电能配送的安全,还可以使电网企业合理有效运转,是一种提高能源利用率的重要方法。短期电力负荷预测有着......
电力系统短期负荷预测是电网实现经济调度的一项重要工作,是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统可靠、经济运行的前提和基础......
电力负荷预测是输变电建设规划的重要环节之一，短期电力负荷预测的准确性将直接关系到电厂发电机组的运行和电网调度的编制。本文根......
光伏发电作为一种具有广阔应用前景的清洁能源应用形式,提高光伏发电的渗透率是未来长期的非化石能源的发展目标。光伏发电易受到......
电力系统短期负荷预测(short-term load forecasting, STLF)是电力部门合理安排发电和检修计划,优化旋转储备容量、降低发电成本、......
光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时长和气温等多种气象因素的影响,具有随机性和波动性。对各种气象影响因素进行合......
为了实现光伏发电系统发电量的在线快速预测,提高光伏并网后电网的稳定性及安全性,本文提出了一种基于相似日典型变化趋势的超短期......
电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要......
合理的选择预测相似日是提高负荷预测综合预测模型预测效果的有效途径。传统依据人工经验选择相似日并不具备最好的预测效果。为了......
为提高非理想天气条件下的光伏功率预测精度,提出基于灰色系统校正?小波神经网络(wavelet neural network, WNN)的预测方法.首先以......
短期电力负荷预测中选取合适的相似日作为训练样本可以简化训练过程并提高预测精度。为了减小积温效应对相似日选取的影响,提出了......
共享单车的需求量预测是优化车辆系统布局、实现车辆合理调度的基础。为了提高共享单车需求量预测模型的精度,建立了基于格兰杰因......
由于光伏发电具有间歇性、波动性的特点,因此准确预测并网型光伏发电系统的输出功率对电网调度,以及电网的安全稳定和经济高效运行......
提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响。文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短......
针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优......
短期电力负荷容易受到自然因素及社会因素的影响,这使得负荷预测比较困难.为了提高短期负荷的预测精度,提出了基于相似日搜索的改......
光伏发电功率预测对电网的安全稳定运行具有重要意义。通过数据预处理,运用灰色关联度分析计算时序相似度,提高了相似日选取的准确......
提出了一种基于动态权值优化的相似日选取算法和灰色GRNN串联组合模型的短期负荷预测方法。采用动态权值相似日选取算法,在考虑不......
在短期电力负荷准确预测的研究中,由于模型存在随机、时变、非线性等特点,用传统的神经网络进行预测结果往往不是很理想。为了提高......
风力存在极强的随机性和波动性,导致发电机输出的电能极不稳定,对大规模风力发电系统并网带来了一定的挑战。基于此问题,在前人研......
探讨了风电场风速预测对电力系统稳定运行、经济调度、运行效益及电力市场环境下风电场参与市场竞争能力的重要影响和意义,建立了......
短期负荷预测是电力系统最常用和最重要的预测类型。本文抛开天气因素、生产水平等相关因素，单纯从历史负荷数据出发进行了短期负荷......
分析了燃气负荷的形状相似、趋势相似和特征相似，根据节假日燃气负荷的特点，提出基于相似日的节假日负荷预测方法。以前趋势相似性和......
为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超......
提出了＂时间序列频率特征参数相似日＂和＂时间序列时频双特征参数相似日＂的电离层参数（F2层临界频率）短期预测方法,利用中国9个电离层观测......
为进一步提高风电功率预测精度,提出了一种基于相似日理论结合自适应脊波神经网络的风电功率预测模型。在传统相似日方法上,将相似......
支持向量机（support vector machine,SVM）作为一种新颖的机器学习方法已成功应用于短期电力负荷预测,然而应用研究发现SVM算法性能参......
提出了一种电离层短期预报的新方法。该方法基于自相关方法，继承了其简单易实现的优点，但在精度上有了较大提高。利用满洲里、乌鲁木......
随着经济的不断发展，用电量的急剧增加，短期预测成为各个供电部门一个不可或缺的部分。电力负荷受多种因素影响，针对短期负荷预测，提出......
由于历史数据和天气因素对光伏出力预测的影响较大,提出了一种日特征相似度与形状相似度相结合的方法,分时段地预测光伏发电功率。......
由于光伏发电并网会对电网产生冲击,进而影响电网的稳定,因此提高光伏发电预测的精度对电网具有重要的意义。考虑到光伏出力的非平......
