电力系统短期负荷预测.docx
胜利****实阿
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
电力系统短期负荷预测.docx
电力系统短期负荷预测摘要:短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。传统的预测方法会出现不同程度的预测误差,如时间序列法没有考虑社会活动、天气等对负荷的影响,从而会出现较大的预测误差,将优选组合法应用到短期负荷预测中,能弥补传统预测方法的不足,降低预测误差,有效地提高预测的精确性。关键词:短期负荷预测;优选组合预测法;灰色预测模型;时间序列模型;BP神经网络法1.前言短期负荷的预测问题一直是电力行业研究的焦点。短期电荷预测结果的准确性有诸多益处,例如:可以帮助电
基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测.docx
基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测随着电力工业发展的不断推进和电力质量的不断提高,电力系统在保证供电质量的同时也需要不断地进行负荷预测,以便实现电力供需平衡,提高系统的效率,降低各类失调和故障的发生,从而保证了电力系统的稳定运行和可靠性。本文将基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测进行探讨,包括其思想方法、特点和应用情况等方面的综合介绍。一、负荷频谱分析的思想方法在电力系统中,负荷是比较显著的因素之一,因此负荷预测就成为了电力系统的一项重要工作。负荷频谱分析方法采用电力系统中的负荷历史数据,并通过计算
电力系统短期负荷预测的中期报告.docx
电力系统短期负荷预测的中期报告为了更好地实现电力系统的运行管理和调度控制,短期负荷预测是必不可少的一项工作。在这项工作中,预测的精度对于系统的安全性、经济性和可靠性都产生着很大的影响。本报告是关于电力系统短期负荷预测的中期报告,旨在总结目前的研究状况和未来的研究方向,以及提出一些预测精度提升的方法和建议。一、短期负荷预测的研究状况目前,短期负荷预测常用的模型包括回归模型、神经网络模型和时间序列模型等。其中,回归模型是一种基于历史负荷数据的统计方法,主要包括线性回归、多项式回归和支持向量机等。神经网络模型则
电力系统短期负荷预测方法研究.docx
电力系统短期负荷预测方法研究电力系统短期负荷预测是指对电力系统在未来一段时间内的负荷变化进行预测的过程,其目的是为电力系统的规划、调度和控制提供参考依据,以确保电力系统的稳定运行。短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,通常对未来一天、一周或一月内的负荷变化进行预测。本文将介绍电力系统短期负荷预测的方法和技术。一、常用的短期负荷预测方法1.时间序列法时间序列法是电力系统短期负荷预测的常用的方法之一。时间序列法是基于过去一段时间的负荷数据进行预测,它所依据的假设前提是,未来的负荷变化趋势与过去的负荷变
电力系统的短期负荷预测方法及装置.pdf
本发明提供了一种电力系统的短期负荷预测方法及装置,该方法包括:获取目标区域内电力系统在历史时长内的历史电力负荷数据;确定所述目标区域在预设的未来时长内的环境信息及电力信息;对所述历史电力负荷数据、环境信息及电力信息进行处理,生成多个预测数据;将各个所述预测数据输入预先训练完成的LSTM模型,应用所述LSTM模型对所述预测数据进行分析,获得所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的未来短期负荷。应用本发明提供的方法,通过LSTM模型结合环境信息、电力信息以及历史电力负荷数据等各个因素提高对短期负荷进行预测的准