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上海分时电价政策调整对负荷特性的影响研究
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作者 张书盈 曹琦琳 +2 位作者 余乐庭 朱曦 蒙路妹 《电力系统装备》 2025年第1期79-82,99,共5页
文章分析了上海分时电价政策调整对负荷特性的影响,通过构建衡量负荷变化的指标,评估了分时电价调整对上海市最大负荷时刻、典型日负荷形态的改变.并提出了对分时电价优化调整的策略建议,旨在进一步促进新能源消纳,保障电力系统的安全... 文章分析了上海分时电价政策调整对负荷特性的影响,通过构建衡量负荷变化的指标,评估了分时电价调整对上海市最大负荷时刻、典型日负荷形态的改变.并提出了对分时电价优化调整的策略建议,旨在进一步促进新能源消纳,保障电力系统的安全稳定与经济运行,同时减轻电网保供压力,为上海市乃至全国电力市场的可持续发展作出贡献. 展开更多
关键词 分时电价 削峰填谷 调度负荷 负荷特性
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基于Blending集成学习模型的电力市场日前出清电价预测 被引量:3
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作者 卢凯灵 李盼扉 +2 位作者 何振锋 王勇 薛书倩 《电力需求侧管理》 2023年第3期27-32,共6页
精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义。因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型。该模型充分考虑电价的高波动性特点... 精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义。因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型。该模型充分考虑电价的高波动性特点,采用Ashin变换,减小了输入数据波动性对预测模型的影响;选取SVM、LightGBM、EWNN、SARIMAX 4种较为成熟的单一电价预测模型作为初级学习器,进而保证了基于Blending集成学习模型的预测精度。选用美国PJM电力市场实际运行数据对上述构建的电价预测模型进行验证,通过对预测结果的对比分析,表明构建的基于Blending集成学习机制的电价综合预测模型集成了多种传统预测模型的优点,具有较好的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 电力市场 日前电价预测 多时间尺度 Blending集成学习 Asinh变换
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计及分布式能源时序不确定性的短期负荷预测技术 被引量:3
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作者 杨小龙 姚陶 +3 位作者 孙辰军 魏新杰 张华铭 孙毅 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期96-103,共8页
随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏... 随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏影响下的短期负荷预测方法。光伏接入下的电网侧负荷为实际用电负荷与光伏出力之间的差值,因此,文章在构造输入数据之前,首先采用大数据挖掘技术,分析光伏出力和用户侧负荷特性以及二者与各自影响因素之间的相关性,通过特征构造选出相关性较大的影响因素作为负荷预测模型的输入特征集;然后构建融合自注意力机制的LSTM神经网络预测模型,深度挖掘负荷序列特征。采用灰狼算法对预测模型进行优化,确定预测效果最佳的模型。算例分析结果表明,文章所提方法能够有效提高含分布式光伏的净负荷预测精度。 展开更多
关键词 分布式光伏 相关性分析 自注意力机制 LSTM 灰狼优化算法 负荷预测
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基于组合深度学习的光伏功率日前概率预测模型 被引量:3
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作者 高岩 吴汉斌 +2 位作者 张纪欣 张华铭 张沛 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第4期100-110,共11页
为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取... 为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征建模能力,并结合注意力机制和分位数回归,建立组合深度学习预测模型;最后,采用核密度估计方法生成连续概率密度函数。以实际集中式和分布式光伏电站为案例进行分析,结果表明:与长短期记忆网络、时序卷积网络、时序卷积网络-注意力机制和时序卷积网络-长短期记忆网络相比,所提方法在确保最优预测区间的同时,可以提升概率密度预测的性能。 展开更多
关键词 概率预测 时序卷积网络 长短期记忆网络 注意力机制
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基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测 被引量:1
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作者 王光华 张纪欣 +3 位作者 崔良 薛书倩 张彬 张沛 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期393-405,共13页
分布式屋顶光伏地理位置分散,受地理环境遮挡和多种气象因素影响,导致光伏出力特性存在差异,给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法... 分布式屋顶光伏地理位置分散,受地理环境遮挡和多种气象因素影响,导致光伏出力特性存在差异,给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法。首先,基于动态时间规整算法计算分布式光伏用户出力特性间的相似度,并基于凝聚层次聚类法将其划分成若干类;然后,利用自主注意力网络学习各时间步间的时序关联特性,通道卷积注意力机制学习多特征变量间的相关性,构建日前功率预测模型;最后,将每一类日前预测结果相加,实现变电站级日前功率预测。算例结果表明所提方法在多种天气状况下,较Transformer、长短期记忆神经网络和时序卷积网络,预测精度显著提升。 展开更多
关键词 日前功率预测 动态时间规整 凝聚层次聚类 双重注意力变换模型
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多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统 被引量:4
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作者 高崇 唐俊熙 +2 位作者 张俊潇 曹华珍 张道路 《电测与仪表》 北大核心 2024年第3期113-123,共11页
针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件... 针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件系统的一个应用实例。该系统充分利用海量的历史负荷数据进行负荷特性分析,建立负荷特征库以及业扩信息库,通过对新接入用户进行信息匹配实现负荷管理及最大负荷预测。此外,该系统建立负荷预测方法模型库,可提供不同维度的负荷预测功能,从传统的地区负荷预测转变为馈线负荷预测,结合馈线现状以及业扩信息优化用户接入决策。总的来说,该系统具有功能模块数据链路互通、不同功能之间能提供信息支持、整体采用模块化设计思想等特点,可满足电网企业的日常应用需求。 展开更多
关键词 多元数据 负荷特征库 负荷分析预测 智能配电网 数据链路互通
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基于模糊集理论和序关系分析法的电力市场指标体系研究 被引量:2
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作者 崔志坤 王清亮 +2 位作者 刘景青 郝玲 张华铭 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期31-37,共7页
随着我国电力市场改革工作逐步深入,电力市场建设和运营过程中一些问题渐渐显露。合理、高效的电力市场评价体系是市场参与者进行市场分析和建设的重要工具,也是政府部门制定监管政策的科学依据。在充分考虑电力市场评价体系原则及SCP... 随着我国电力市场改革工作逐步深入,电力市场建设和运营过程中一些问题渐渐显露。合理、高效的电力市场评价体系是市场参与者进行市场分析和建设的重要工具,也是政府部门制定监管政策的科学依据。在充分考虑电力市场评价体系原则及SCP范式理论的基础上,构建了包含市场结构、市场运营、市场效益和市场可持续发展四个维度的三级指标体系;并基于序关系分析法和模糊集理论,研究分析电力市场综合指标评估方法。针对传统模糊集理论中“最大隶属度”原则的不足,提出群聚隶属度方法。通过实例计算分析,验证所构建评价体系的有效性和实用性。 展开更多
关键词 电力市场 SCP范式 指标体系 序关系分析法 模糊集理论
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基于数据融合的中长期概率性负荷预测方法研究 被引量:2
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作者 龙禹 阮文骏 +1 位作者 刘梅 周雨奇 《电力需求侧管理》 2024年第1期9-15,共7页
月度负荷预测是电力系统中长期运行和营销工作开展的基础,概率性电力负荷预测能够刻画中长期不确定性,更好地支撑新型电力系统负荷评估和调控策略制定。在此背景下,以系统负荷作为研究对象开展中长期概率性预测方法研究,提出了基于细粒... 月度负荷预测是电力系统中长期运行和营销工作开展的基础,概率性电力负荷预测能够刻画中长期不确定性,更好地支撑新型电力系统负荷评估和调控策略制定。在此背景下,以系统负荷作为研究对象开展中长期概率性预测方法研究,提出了基于细粒度数据融合的中长期概率性预测方法。首先,根据影响因素建立小时级的多元线性回归模型对细粒度的负荷进行建模,再根据影响因素的不同预测值生成未来不同场景下的细粒度预测结果。其次,根据“自下而上”的时间层级协调策略,对每一个场景均进行月度聚合,生成不同层级地区的月度负荷预测结果,形成概率性预测结果。最后,以中国东部某区域及其下辖地区的负荷数据为例,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 细粒度 数据融合 概率性预测
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考虑遮挡因素的分布式屋顶光伏日前母线功率预测
9
作者 胡文丽 吴汉斌 +2 位作者 尹瑞 郭德华 张沛 《河北电力技术》 2024年第2期41-47,共7页
针对分布式屋顶光伏装机受到遮挡问题导致分布式光伏用户的出力特性存在差异的情况,提出考虑遮挡因素的变电站母线级分布式屋顶光伏功率日前预测模型。首先根据变电站的经纬度计算出每日光伏出力的起始时间和截止时间;其次根据每个光伏... 针对分布式屋顶光伏装机受到遮挡问题导致分布式光伏用户的出力特性存在差异的情况,提出考虑遮挡因素的变电站母线级分布式屋顶光伏功率日前预测模型。首先根据变电站的经纬度计算出每日光伏出力的起始时间和截止时间;其次根据每个光伏用户的历史功率数据分析周围建筑物对光伏遮挡造成的影响,采用形状距离作为度量指标进行凝聚层次聚类;然后利用辐照度数据对每一类分布式光伏用户建立BP功率预测模型,将功率预测值通过LSTM神经网络修正得到最终预测值;最后将每一类分布式屋顶预测结果相加,获得变电站母线级分布式屋顶光伏日前功率预测值。实例分析表明,所提出的预测方法精度高,与不考虑遮挡因素的预测方法相比,均方根误差显著降低。 展开更多
关键词 日前功率预测 遮挡因素 凝聚层次聚类 形状距离 BP-LSTM预测模型
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基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型
10
作者 李秀峰 蒋燕 +3 位作者 高道春 段睿钦 刘梅 燕鹏飞 《电测与仪表》 北大核心 2024年第3期64-69,共6页
负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,... 负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。 展开更多
关键词 母线负荷预测 分配因子 信息熵 组合预测 变权重
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能源互联网终端用户异常负荷数据辨识与修正
11
作者 张凯 郭威 +2 位作者 魏新杰 杨小龙 罗欣 《电测与仪表》 北大核心 2024年第11期61-67,共7页
随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法... 随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法首先通过大量正常负荷数据训练双向LSTM模型,并选择粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化算法对预测模型的参数进行寻优,将经过参数调优的双向LSTM模型用于负荷预测。基于负荷预测结果,采用误差分析和异常值判定准则来检测负荷曲线中的异常负荷数据,最后将检测出的异常负荷数据应用预测结果对其进行修正。实验证明,所提方法具有较好的异常负荷数据检测效果,且易于训练,异常负荷数据检测错误率较低。 展开更多
关键词 能源互联网 异常负荷检测 异常负荷修正 双向LSTM 误差分析
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气象因子动态自适应的短期负荷预测方法
12
作者 邓立 耿琳 +2 位作者 肖伟栋 王国成 王艳红 《分布式能源》 2024年第3期73-81,共9页
在加快构建新型电力系统背景下,提升负荷预测精度是保障电力系统经济、安全、稳定运行的重要措施,也是推动智能电网发展的关键所在。为增强对地区负荷的预测能力,提出一种气象影响因子动态自适应的短期负荷预测方法。首先,建立了基于并... 在加快构建新型电力系统背景下,提升负荷预测精度是保障电力系统经济、安全、稳定运行的重要措施,也是推动智能电网发展的关键所在。为增强对地区负荷的预测能力,提出一种气象影响因子动态自适应的短期负荷预测方法。首先,建立了基于并行多尺度时域卷积神经网络的负荷/气象信息融合模块,挖掘历史负荷与区域天气预报的多时间周期的变化模式;然后,提出了基于深度门控残差神经网络的气象因子动态辨识模块,通过动态调整特征贡献度并优化特征选择,增强对不同时空尺度特征权重的融合,提升模型对关键特征的提取能力;最后,以京津冀某区域的负荷数据进行算例分析,证明所提区域负荷预测方法具有更高的预测精度,对区域负荷的趋势性变化有较好的追踪效果。 展开更多
关键词 负荷预测 区域负荷 深度学习 数据融合 数值天气预报
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基于方差寻优定权的电量预测方法
13
作者 王洋 李江 +2 位作者 张婧 格日乐图 修子孟 《电工技术》 2024年第22期47-50,59,共5页
近年来气候变化的影响和用电量变化的不规律性,对月度电量预测提出了更高要求。单一的预测方法无法取得理想的预测效果,因此需要考虑多种预测方法的寻优加权以提升预测精度。基于对历史数据规律性的分析,寻找适于发展规律的多种模型进... 近年来气候变化的影响和用电量变化的不规律性,对月度电量预测提出了更高要求。单一的预测方法无法取得理想的预测效果,因此需要考虑多种预测方法的寻优加权以提升预测精度。基于对历史数据规律性的分析,寻找适于发展规律的多种模型进行预测,开展方差寻优定权方法研究,得到综合预测结果。首先,提取某省农业指标历史电量,使用多种算法预测;其次,将各预测值分别融入历史数据进行同比、环比方差测算,对同比、环比维度序列方差平均值按波动程度自动寻优分配权重,最终加权得到预测结果;最后,应用该方法进行预测,验证了其有效,且具有较高预测精度。 展开更多
关键词 方差寻稳 自动分配权重 EVIEWS VAR向量自回归 SARIMA
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基于Attention机制优化CNN-GRU混合神经网络的短期负荷预测技术
14
作者 刘会 岳东明 +3 位作者 苗光尧 王乐乐 王国彬 朱慧娴 《电工技术》 2024年第9期20-23,共4页
电力系统负荷预测实质是对电力市场需求的预测,短期电力负荷预测是电力部门的重要工作之一。目前主要的负荷预测方法有传统预测、灰色预测、混沌理论预测、智能技术预测、优选组合预测等,其中智能预测中最典型的就是人工神经网络。人工... 电力系统负荷预测实质是对电力市场需求的预测,短期电力负荷预测是电力部门的重要工作之一。目前主要的负荷预测方法有传统预测、灰色预测、混沌理论预测、智能技术预测、优选组合预测等,其中智能预测中最典型的就是人工神经网络。人工神经网络是一个极其复杂的非线性动力学系统。它的自学习功能对预测有着重要的意义,能通过学习历史负荷数据来反映出输入变量和输出变量之间的非线性关系。由于很多因素都会对电力负荷造成影响,因此可以把神经网络算法引用到负荷预测中,提高电力负荷的预测精度。基于宁夏电网短期电力负荷预测的实际需求,提出了一种基于Attention机制优化CNN-GRU混合神经网络的短期负荷预测技术。该技术通过引入Attention机制对CNN-GRU模型进行改进,有效提升了预测精度和可解释性。在宁夏电网实际数据集上进行的仿真实验表明所提出的模型具有较高的预测准确性和可靠性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 卷积神经网络 门控循环单元 注意力机制
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基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法
15
作者 王洋 李江 +2 位作者 张婧 格日乐图 刘秀丽 《电工技术》 2024年第17期67-70,共4页
为了有效提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法。以某地区的历史日最大负荷数据、气象数据作为实验训练样本,对多种模型采用多种可行思路进行日滚动预... 为了有效提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法。以某地区的历史日最大负荷数据、气象数据作为实验训练样本,对多种模型采用多种可行思路进行日滚动预测。经过对比分析,选择基于气象因素的Stacking回归模型作为主要预测算法,并结合相似日调整作为主要协调算法。实验结果表明,所提出的预测方法相比ARIMA模型方法、多元回归模型方法和自回归模型方法具有更高、更稳定的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 Stacking回归模型 气象因素 协调算法
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利用蝙蝠算法优化SVR的太阳辐照度预测方法研究 被引量:7
16
作者 姚海成 周剑 +3 位作者 林琳 邢恩恺 黄南天 陈艳伟 《可再生能源》 CAS 北大核心 2018年第11期1612-1617,共6页
为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,... 为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,构成SVR的输入特征向量,将待预测时段小时平均太阳辐照度作为SVR的输出;然后,以预测精度为判断依据,利用蝙蝠算法对SVR的惩罚因子和RBF核函数方差进行寻优;最后,利用最优参数建立SVR预测模型,并对太阳辐照度进行预测。分析结果表明,相比于无参数优化SVR预测模型和利用粒子群算法优化SVR模型的太阳辐照度预测方法,文章所提出的预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 太阳辐照度预测 支持向量回归 蝙蝠算法 惩罚因子 核函数
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考虑不同发展情境的江苏省中长期电力需求预测 被引量:7
17
作者 龙禹 王小英 +2 位作者 周琪 姜楠 罗欣 《中国电力》 CSCD 北大核心 2016年第7期72-76,共5页
传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一... 传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一预测模型权重,利用客观熵权法得到各单个预测方法的综合权重。充分考虑未来经济发展的不同可能以及电动汽车、需求响应等用电技术改变因素,设定低速发展、高速发展和考虑其他因素的发展情境,并分别进行组合预测。将该组合预测方法应用于江苏省中长期负荷预测中,得到不同情境下的预测结果。 展开更多
关键词 电力需求预测 负荷预测 熵权法 情境分析 组合预测
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配电网可靠性的云综合评判法 被引量:7
18
作者 曹丽鹏 李志刚 +2 位作者 王国玲 刘丽新 陈双平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期418-421,共4页
配电网可靠性的大小对整个电力系统的可靠性具有重要影响,因此,配电网可靠性水平的整体评判在电力系统可靠性分析中尤为重要。为此,提出了一种评判配电网可靠性的云综合评判法。首先,建立了配电网可靠性的多目标、多层次评判指标体系并... 配电网可靠性的大小对整个电力系统的可靠性具有重要影响,因此,配电网可靠性水平的整体评判在电力系统可靠性分析中尤为重要。为此,提出了一种评判配电网可靠性的云综合评判法。首先,建立了配电网可靠性的多目标、多层次评判指标体系并确定指标体系中各指标的权重大小;然后,提出了底层指标云化评语的确定方法及上、下级指标的云化评语关系式。最终,列举实例说明了云综合评判法的计算过程,得到了配电网可靠性的云化评语,根据云化评语对该配电网做出了可靠性评价,并对影响该配电网的指标进行了必要分析。结果表明,云综合评判法评判配电网可靠性水平是有效可行的。 展开更多
关键词 配电网 可靠性评判 云模型 综合评判
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基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测 被引量:10
19
作者 王刚 杨晓静 +3 位作者 张志军 刘丽新 于美丽 Abinet Tesfaye Eseye 《电测与仪表》 北大核心 2021年第1期137-141,共5页
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个... 电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。 展开更多
关键词 工业园区负荷预测 深度学习 权值共享 任务聚合
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基于容量利用特征的行业售电量预测方法研究 被引量:11
20
作者 董朝武 白江红 +2 位作者 汪鸿 韩俊杰 罗欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期103-109,共7页
为了使电力企业能够从用电根源把握行业整体的用电趋势,引入基于容量利用特征并且考虑了外界经济因素影响的电量预测方法。首先,通过对行业的运行容量进行分离,采用行业不同业扩报装类型生长曲线还原真正的存量容量。再提取行业利用小时... 为了使电力企业能够从用电根源把握行业整体的用电趋势,引入基于容量利用特征并且考虑了外界经济因素影响的电量预测方法。首先,通过对行业的运行容量进行分离,采用行业不同业扩报装类型生长曲线还原真正的存量容量。再提取行业利用小时数,应用相关系数法和K-L信息量法对影响行业利用特征的外在因素进行辨识,确定主导因素指标。最后,创建基于容量利用特征的电量预测方法,基于存量产生电量和业扩增量产生电量形成对行业的预测模型。实证分析表明,这种方法能有效地提高预测精度。 展开更多
关键词 业扩报装 电量预测 容量利用小时数 上下游分析 主导因素
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