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考虑需求响应的温度敏感用户夏季短期负荷预测方法 预览
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作者 周兴华 耿俊成 +3 位作者 杜松怀 张永浩 仇向东 吴博 《电网与清洁能源》 2019年第4期16-22,共7页
在新常态下为了降低生产成本,用户会参与需求响应进行错峰和避峰。传统负荷预测模型对用户负荷特性变化不敏感,对一些突变信息难以准确预测。针对此问题,考虑温度敏感用户参与需求响应,提出了夏季短期负荷预测方法。该方法采用小波变换... 在新常态下为了降低生产成本,用户会参与需求响应进行错峰和避峰。传统负荷预测模型对用户负荷特性变化不敏感,对一些突变信息难以准确预测。针对此问题,考虑温度敏感用户参与需求响应,提出了夏季短期负荷预测方法。该方法采用小波变换和局部离群因子方法对负荷数据预处理,基于模糊C均值聚类和径向基函数网络相结合的方法识别预测日的负荷特性,采用线性回归模型对预测日的负荷特性相同的历史负荷数据进行负荷预测,根据降温负荷的基准值和温度变化值评估出降温负荷值,最后综合得出预测日的负荷。对3类温度敏感的纺织行业大用户进行算例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 负荷特性 负荷趋势 降温负荷
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配电网规划中电力负荷预测方法研究综述 预览
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作者 邓永生 焦丰顺 +1 位作者 张瑞锋 王将平 《电器与能效管理技术》 2019年第14期1-7,共7页
电力负荷预测是电力系统设计环节“发-配-输-用”的重要工作之一。电力负荷预测结果的精度直接影响电力系统运行的安全性、稳定性和经济性,因此选择恰当的电力负荷预测方法尤其重要。回顾了电力负荷预测方法的发展历程与现状,研究了电... 电力负荷预测是电力系统设计环节“发-配-输-用”的重要工作之一。电力负荷预测结果的精度直接影响电力系统运行的安全性、稳定性和经济性,因此选择恰当的电力负荷预测方法尤其重要。回顾了电力负荷预测方法的发展历程与现状,研究了电力负荷预测的特点。系统地分析了当前电力负荷预测方法和原理,归纳出当前电力负荷预测方法主要分为线性模型方法、非线性模型方法和混合线性模型方法三种类型。通过比较不同的电力负荷预测方法提出了尚需解决的问题,同时对未来电力负荷预测方法研究方向作了展望。 展开更多
关键词 电力负荷 负荷预测 预测方法 配网规划 智能电网
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基于长短期记忆神经网络的配电网负荷预测方法研究 预览
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作者 史静 李琥 +2 位作者 李冰洁 谈健 刘丽新 《供用电》 2019年第7期71-77,90共8页
高渗透率分布式光伏接入配电网后,将削减配电网负荷。由于光伏出力与配电网负荷均具有强随机性,且与温度、太阳辐照等相关气象因素耦合特性不同,导致配电网净负荷随机性提高、预测难度增加。为满足强波动性配电网净负荷短时预测需要,提... 高渗透率分布式光伏接入配电网后,将削减配电网负荷。由于光伏出力与配电网负荷均具有强随机性,且与温度、太阳辐照等相关气象因素耦合特性不同,导致配电网净负荷随机性提高、预测难度增加。为满足强波动性配电网净负荷短时预测需要,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络短期预测模型构建新方法。采用LSTM分别构建小时前配电网负荷预测模型和短期光伏出力预测模型,并分别使用交叉验证方法优化各个LSTM预测器结构超参数;最后,以两者预测结果相减,获得配电网净负荷。实测数据实验表明,相较于支持向量回归(SVR)等方法,采用LSTM的新方法能够自适应挖掘历史负荷、光伏出力特征与预测对象间的相关性,避免了复杂的特征选择环节,且预测精度优于SVR预测方法。 展开更多
关键词 配电网 负荷预测 光伏出力预测 净负荷 长短期记忆(LSTM) 高渗透率
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云南省两地区典型用户负荷特性及用电特点分析 预览
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作者 李维 王洪林 +3 位作者 南峰涛 柴焰明 李杰 杨燕 《云南电力技术》 2019年第4期39-43,共5页
用电需求日益剧增,为了获取用户用电负荷情况,明确负荷的变化规律,提高负荷预测的准确度,就需要对用户用电负荷特性展开研究。本文在对云南省两地区的上百个典型用户的调研和分析的基础上,按行业分类对不同用户的用电负荷特性进行了对... 用电需求日益剧增,为了获取用户用电负荷情况,明确负荷的变化规律,提高负荷预测的准确度,就需要对用户用电负荷特性展开研究。本文在对云南省两地区的上百个典型用户的调研和分析的基础上,按行业分类对不同用户的用电负荷特性进行了对比分析,使用负荷特性曲线、负荷率等指标总结了各类型用户负荷的基本特性,为电力企业做好负荷预测、指定科学的电力规划方案提供了重要依据。 展开更多
关键词 负荷预测 负荷特性 用电特点 负荷特征曲线
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自下而上的主动配电网负荷曲线化预测方法 预览
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作者 李颖 张跃 +2 位作者 吴琳 赵景涛 尹宏旭 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期106-111,共6页
为在主动配电网负荷预测工作中计及柔性负荷的影响,提出了一种自下而上的主动配电网负荷的曲线化预测方法。首先,将待预测区域按用地性质、功能边界划分为若干小区,将每个区域的负荷需求细分为刚性负荷和柔性负荷需求两类;然后,建立可... 为在主动配电网负荷预测工作中计及柔性负荷的影响,提出了一种自下而上的主动配电网负荷的曲线化预测方法。首先,将待预测区域按用地性质、功能边界划分为若干小区,将每个区域的负荷需求细分为刚性负荷和柔性负荷需求两类;然后,建立可转移负荷和可调整负荷两种柔性负荷的曲线化调控模型,进而模拟主动管理策略下柔性负荷对整体负荷需求的调整作用;最后,将待预测区域的地块负荷进行叠加,得到主动配电网管理模式下的负荷需求曲线。通过北京某开发区负荷曲线预测算例,验证了所提预测模型和方法的有效性. 展开更多
关键词 主动配电网 柔性负荷 负荷预测 负荷曲线评价
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基于PLR-TD算法的电网负荷季节临界变化条件研究 预览
6
作者 万顺 桂宁 +1 位作者 陈家静 陈小龙 《安徽电力》 2019年第1期25-29,共5页
一年中季节的变化,包括春季向夏季、秋季向冬季的转变,均令合肥电网的负荷有较大的增加,考验电网的承载能力。因此,通过探究外界条件的变化或者电网本身的指标的变化,采用PLR-TD算法对电网负荷影响条件中的时间、温度和峰谷差率等条件... 一年中季节的变化,包括春季向夏季、秋季向冬季的转变,均令合肥电网的负荷有较大的增加,考验电网的承载能力。因此,通过探究外界条件的变化或者电网本身的指标的变化,采用PLR-TD算法对电网负荷影响条件中的时间、温度和峰谷差率等条件进行分析,综合度量合肥市电网季节变化的临界条件,对基础负荷的取值、负荷预测以及电网负荷的监测均有一定的实际意义。 展开更多
关键词 负荷 负荷预测 PLR-TD算法 峰谷差率 迎峰度冬
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基于协方差稳健模糊线性回归的系统负荷预测数学模型 预览
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作者 孙珍 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期94-96,100共4页
针对统计学中基于线性回归分析的系统负荷准确预测问题,提出一种基于协方差改进稳健模糊回归的预测数学模型。通过引入协方差参数估计,对传统基于均值参数的稳健估计方程进行改进,以便降低对数据中异常点的敏感性,并对多元正态变量的渐... 针对统计学中基于线性回归分析的系统负荷准确预测问题,提出一种基于协方差改进稳健模糊回归的预测数学模型。通过引入协方差参数估计,对传统基于均值参数的稳健估计方程进行改进,以便降低对数据中异常点的敏感性,并对多元正态变量的渐近性质进行分析。结合模糊线性回归,将预测结果划分在一个合理的模糊区间,从而进一步排除异常点。实例测试结果表明,相比传统的模糊线性回归模型,提出的稳健模糊回归模型能够有效降低异常数据的影响,降低预测误差。 展开更多
关键词 预测数学模型 线性回归分析 负荷预测 稳健估计 渐近性质分析 模糊回归
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基于组合预测技术的高压配电网中期负荷预测研究
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作者 颜欣藜 李红伟 +1 位作者 刘宇陆 张凤珠 《电气应用》 2019年第10期66-75,共10页
负荷预测是制定发电计划的前提,也是电网安全预警、迎峰负荷调度控制必不可少的环节。针对高压配电网的高峰负荷预测开展研究,预测的基本对象单元为110 kV电站的单台主变压器所接负荷。首先对预测基本对象进行了分析,基于110 kV主变压... 负荷预测是制定发电计划的前提,也是电网安全预警、迎峰负荷调度控制必不可少的环节。针对高压配电网的高峰负荷预测开展研究,预测的基本对象单元为110 kV电站的单台主变压器所接负荷。首先对预测基本对象进行了分析,基于110 kV主变压器负载历史数据分析了其负荷的时间分布特性,并选取地区GDP与温度作为变量元,研究了它们对负荷的相关性影响。在此基础上,采用了组合预测技术,即以二元非线性回归分析法为主,自然增长率法、灰色预测法和季度性趋势比率法为辅进行预测,结合实际算例进行了验证分析,结果显示了算法的有效性,可为高压配电网的高峰负荷转供问题提供数据支持。 展开更多
关键词 城市高压配电网 负荷预测 组合预测技术 二元非线性回归分析 灰色预测法
基于多源信息的短期负荷混合预测模型应用研究 预览
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作者 应张驰 陈淑萍 卢旭航 《浙江电力》 2019年第9期100-104,共5页
针对单一负荷预测模型在实时预测中的局限性,建立了以ARIMA(自回归移动平均)模型和人工神经网络模型为基础的混合预测模型。除历史负荷数据信息以外,引入气象数据、用户特征、日期信息等多源信息,探究各类特征值选择对预测结果的影响。... 针对单一负荷预测模型在实时预测中的局限性,建立了以ARIMA(自回归移动平均)模型和人工神经网络模型为基础的混合预测模型。除历史负荷数据信息以外,引入气象数据、用户特征、日期信息等多源信息,探究各类特征值选择对预测结果的影响。某市工业用户的实际应用效果表明,综合ARIMA模型对时间序列趋势的拟合能力和人工神经网络对多源信息的捕捉能力后,建立的混合预测模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 负荷预测 ARIMA模型 人工神经网络 混合预测
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基于负载预测的HDFS动态负载均衡改进算法 预览
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作者 邵必林 王莎莎 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期75-80,共6页
针对现有HDFS负载均衡改进算法在解决负载状态衡量的片面性、滞后性以及阈值设定的静态性问题等方面存在不足,提出了一种基于负载预测的HDFS动态负载均衡改进算法。该算法首先探究影响存储效率的负载特征,定义多指标负载计算数学函数,... 针对现有HDFS负载均衡改进算法在解决负载状态衡量的片面性、滞后性以及阈值设定的静态性问题等方面存在不足,提出了一种基于负载预测的HDFS动态负载均衡改进算法。该算法首先探究影响存储效率的负载特征,定义多指标负载计算数学函数,然后通过优化的二次指数平滑预测算法,对节点下一时刻的负载值进行动态预测,最后根据预测结果和节点性能对集群的繁忙程度、响应效率和均衡程度等信息进行综合评估,建立动态阈值计算模型,进而对集群做出均衡判断和决策,更好地实现集群动态均衡效果。理论分析和实验结果表明,改进算法对存储系统中的负载均衡调度具有高效性,在达到更好均衡效果的同时也缩短了作业的完成时间,提高了系统整体响应效率。 展开更多
关键词 负载均衡 二次指数 负载预测 动态阈值 动态均衡
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基于柔性负荷响应特性的超短期预测方法 预览 被引量:4
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作者 张丽 张涛 +1 位作者 王福忠 祁鑫 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第9期27-34,共8页
在自动需求响应系统(ADRS)中,当大量的用电负荷数据被自动实时采集时,受节假日、天气、温度等因素的影响,用户侧负荷用电特性会随着响应策略的变化而发生变化。传统负荷预测方法的预测精度也将会被降低,不再满足ADRS要求。针对这一问题... 在自动需求响应系统(ADRS)中,当大量的用电负荷数据被自动实时采集时,受节假日、天气、温度等因素的影响,用户侧负荷用电特性会随着响应策略的变化而发生变化。传统负荷预测方法的预测精度也将会被降低,不再满足ADRS要求。针对这一问题,基于柔性负荷的响应特性,将“预测-调度-响应”各环节视为一个闭环控制系统,把自动响应(AD)信号作为一个输入变量引入系统。基于丰富的负荷用电数据,采用“黑匣子”思想建立了闭环超短期负荷预测模型,并用仿真结果验证了模型的有效性。结果表明,该模型与传统预测模型相比,预测精度明显提高。 展开更多
关键词 自动需求响应系统 柔性负荷 负荷预测 自动响应 黑匣子
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基于小波神经网络的大数据在线负载异常监测技术研究 预览
12
作者 李星 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期95-97,共3页
为了提高大数据负载监测的有效性和准确性,采用神经网络算法对大数据负载进行监测。根据相邻时间段的负载数量变化建立负载预测模型,结合负载变化情况判定当前负载状态。对负载变化明显的时间段,采用神经网络算法对负载情况进行正向和... 为了提高大数据负载监测的有效性和准确性,采用神经网络算法对大数据负载进行监测。根据相邻时间段的负载数量变化建立负载预测模型,结合负载变化情况判定当前负载状态。对负载变化明显的时间段,采用神经网络算法对负载情况进行正向和反向运算。根据得到的结果与阈值相比较,超出阈值的负载判定为异常负载,将其从大数据平台剔除,确保大数据平台在线负载连接的真实性和有效性。仿真结果显示,基于神经网络的大数据负载方法在准确性和运行效率上均表现良好。 展开更多
关键词 大数据 负载监测 神经网络 负载预测 网络带宽 流量消耗
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智能家电对居民小区用电负荷的影响研究 预览
13
作者 胡恒箫 王璟兮 《江苏科技信息》 2019年第7期71-73,共3页
智能家电是近几年将物联网、人工智能等技术的发展运用于家电的新兴产品。智能家电方便、舒适、节能等优点促使这类产品走入越来越多的家庭,也对居民家庭的用电情况产生了影响。文章通过入户调研的方式调研了3个小区共30户家庭,了解智... 智能家电是近几年将物联网、人工智能等技术的发展运用于家电的新兴产品。智能家电方便、舒适、节能等优点促使这类产品走入越来越多的家庭,也对居民家庭的用电情况产生了影响。文章通过入户调研的方式调研了3个小区共30户家庭,了解智能家电产品的使用情况,以及家庭用电负荷,分析出居民家庭的日负荷曲线以及智能家电对负荷的影响。 展开更多
关键词 智能家电 居民用电 负荷特性 负荷预测
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基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测 预览
14
作者 李永通 陶顺 +1 位作者 赵蕾 郭傲 《电测与仪表》 北大核心 2019年第16期32-38,共7页
负荷预测是电力系统规划、经济和安全运行以及电力市场交易的基础。短时间尺度相关性分析能够挖掘一段时间内负荷的用电行为,相似用电行为分析有助于改善负荷预测效果,因此提出了基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测方法。根据短时间尺... 负荷预测是电力系统规划、经济和安全运行以及电力市场交易的基础。短时间尺度相关性分析能够挖掘一段时间内负荷的用电行为,相似用电行为分析有助于改善负荷预测效果,因此提出了基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测方法。根据短时间尺度用电时间序列之间的皮尔逊相关系数构造相关系数矩阵,并对相关系数矩阵进行去噪处理;基于相关系数矩阵,利用模糊c均值聚类的方法来实现不同用电特性负荷之间的聚类,每类中负荷具有相似的用电行为;再分别对每一类中所有负荷数据求和并利用人工神经网络进行超短期负荷预测,基于每类的负荷预测结果计算系统的负荷预测;通过对某110kV变电站10kV负荷馈线的实际数据进行分析,分析结果表明基于短时间尺度相关性分析的聚类提升了负荷预测的效果,从而验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 短时间尺度 相关性 负荷聚类 负荷预测
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基于K-Adaboost数据挖掘的配电网负荷预测 预览
15
作者 刘伟 张锐锋 彭道刚 《浙江电力》 2019年第1期104-110,共7页
气象因素是造成配电网负荷波动的主要原因,在利用斯皮尔曼相关系数分析气象因素与配电网负荷相关性的基础上,着重把握部分气象因素与配电网负荷的联系,针对这类气象因素对配电网负荷的影响,提出一种基于数据挖掘聚类分析和Adaboost的负... 气象因素是造成配电网负荷波动的主要原因,在利用斯皮尔曼相关系数分析气象因素与配电网负荷相关性的基础上,着重把握部分气象因素与配电网负荷的联系,针对这类气象因素对配电网负荷的影响,提出一种基于数据挖掘聚类分析和Adaboost的负荷预测方法。首先对历史负荷数据进行预处理,然后应用K均值聚类算法对待测点气象因素进行分析,选择与待测点同类气象因素的历史负荷作为训练样本,最后采用Adaboost算法建立配电网负荷预测模型。通过实例证明K-Adaboost预测模型比BP神经网络预测模型更加稳定并且更贴近实际负荷。 展开更多
关键词 配电网负荷 负荷预测 K均值算法 ADABOOST
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居民用电负荷超短期预测研究
16
作者 林琳 鞠森 于立杰 《电子测量技术》 2019年第9期98-101,共4页
负荷预测是电力系统安全运行的基础,而由于居民用电负荷的随机性和波动性,可能会影响电力系统的正常运行与维护,因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。提出了一种基于长短时记忆型循环神经网络的居民用电负荷超短... 负荷预测是电力系统安全运行的基础,而由于居民用电负荷的随机性和波动性,可能会影响电力系统的正常运行与维护,因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。提出了一种基于长短时记忆型循环神经网络的居民用电负荷超短期预测方法,利用该方法的"记忆"特性挖掘负荷数据间的关联特性,建立了基于基于长短时记忆网络的居民用电负荷超短期预测模型,并和双层前馈神经网络模型仿真结果相对比,其基于长短时记忆网络的预测结果精度更高,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 循环神经网络 长短时记忆模型 负荷预测 双层前馈神经网络 居民用电负荷
基于改进随机森林算法的电动汽车充电预测 预览
17
作者 毛为真 李永攀 +1 位作者 陆轶祺 解大 《上海节能》 2019年第11期920-925,共6页
为了应对电动汽车充电需求规模越来越大的现状,提出了一种基于针对单一充电站负荷的随机森林电动汽车充电负荷预测方法,通过对Cart回归算法完成对于具体充电站的短期充电负荷预测,从时间及空间角度对区域内各充电站充电负荷的数据分析,... 为了应对电动汽车充电需求规模越来越大的现状,提出了一种基于针对单一充电站负荷的随机森林电动汽车充电负荷预测方法,通过对Cart回归算法完成对于具体充电站的短期充电负荷预测,从时间及空间角度对区域内各充电站充电负荷的数据分析,将该算法付诸实践,确定了当前电动汽车充电负荷数据在算法中的应用形式,并验证了预测算法的准确性,能可靠投入实用,通过充电负荷的预测为供电商和用户提供参考。 展开更多
关键词 电动汽车 随机森林 充电负荷 数据分析 负荷预测
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基于改进BP神经网络的供热负荷预测模型 预览 被引量:1
18
作者 李思琦 蒋志坚 《软件导刊》 2019年第7期41-44,48共5页
为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型。在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化。使用经过优化的... 为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型。在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化。使用经过优化的神经网络进行负荷预测,在MATLAB环境下进行仿真。仿真结果表明,采用该方法可得到更为准确的供热负荷预测模型,对供热站节能运行有一定意义。 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 负荷预测 供热负荷 节能
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电网调度运行数据统计方法及智能报表系统设计 预览
19
作者 王静 《电力系统装备》 2019年第18期45-46,共2页
通过对电网调度运行数据进行梳理,分别从SCADA系统和电厂人工填报两种渠道的运行数据,进行数据治理,运用负荷预测方法补录缺失数据.重点在电网调度运行数据统计环节,从电源角度将运行数据分为网供和电厂上网两大类,分别制定统计规则,按... 通过对电网调度运行数据进行梳理,分别从SCADA系统和电厂人工填报两种渠道的运行数据,进行数据治理,运用负荷预测方法补录缺失数据.重点在电网调度运行数据统计环节,从电源角度将运行数据分为网供和电厂上网两大类,分别制定统计规则,按照业务需求形成调度报表,并设计开发智能报表系统,实现多维度报表自动统计导出和复杂报表定制功能,自动生成各类电网调度运行报表. 展开更多
关键词 调度运行统计 负荷预测 负荷特性 智能报表系统
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基于季节调整和Holt-Winters的月度负荷预测方法 被引量:1
20
作者 苏振宇 龙勇 汪於 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期30-40,共11页
针对负荷序列中异常数据会导致模型误设或参数估计发生偏差的问题,提出利用季节调整方法,先对原始负荷序列进行季节调整,获得消除离群值、节假日影响的季节调整后序列和季节成分序列;然后用改进的HoltWinters方法对季节调整后成分进行预... 针对负荷序列中异常数据会导致模型误设或参数估计发生偏差的问题,提出利用季节调整方法,先对原始负荷序列进行季节调整,获得消除离群值、节假日影响的季节调整后序列和季节成分序列;然后用改进的HoltWinters方法对季节调整后成分进行预测,用虚拟回归方法预测季节成分序列;最后对各成分预测结果重构得到最终预测结果的月度负荷预测方法。通过实例检验,提出的方法能明显提高预测精度,预测效果要优于季节性Holt-Winters、SARIMA、神经网络、支持向量机等模型。 展开更多
关键词 月度负荷 Holt-Winters方法 季节调整 负荷预测
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