为了减少负荷预测中电网运行不确定因素产生的误差,厦门大学嘉庚学院的陈轩伟在2022年第4期《电气技术》上撰文,结合BP神经网络与分位数回归(QR)算法,提出了基于BP-QR模型的负荷区间预测方法,以气象因素与前一日用电负荷值作输入,实现当日负荷区间预测。实验结果表明,该模型能准确反映用电负荷的波动趋势,可实现任意置信...
而负荷区间预测将负荷值以区间形式给出,能够充分体现电力负荷的不确定性,使得电网调度人员能够掌握负荷的变化范围,能够为电力系统调度运行决策提供可靠变化区间。 本文结合灰狼优化算法(GWO)参数少、易实现、收敛性强与蚁狮算法(ALO)原理简单、变动参数少、调节参数少及准确度高等优势,提出一种基于GWO-ALO优化极限学习机...
负荷区间预测是先确定区间预测的中心结果,在此结果上设置一定的区间宽度,从而获得区间预测。如何设置区间宽度是负荷区间预测的难点:区间设置得越窄,对调度运行方式的计划安排越具有指导性;而区间宽度越宽,负荷预测值落在区间内的概率性越高。为...
2、目前,在电力负荷区间预测方法中,通过分位数回归方法对功率进行区间预测,需要预先确定分位点和回归模型,精度不高、且计算量较大;基于变分模态分解(vmd)和相关向量机的短期区间预测,结果需依赖于核函数的选择;采用bootstrap重抽样法构造伪样本得到预测功率误差区间,需要处理的数据量较多,耗时较长。 技术实现思路 1、...
【MATLAB第26期】区间预测 | 基于MATLAB的LASSO分位数回归预测模型 负荷预测数据 一、效果预览 MSE: 22.9684327801807 %15分钟 21.6725387054707%30分钟 24.0995456594418%45分钟 21.3992361173462%60分钟 二、数据选择 案例数据:两个月负荷数据3599*30, 前五列分别为velocity、direction、tem、hPa及humidity,其余列为前24h...
一种基于马尔科夫模型的负荷区间预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于马尔科夫模型的负荷区间预测方法说明:本发明公开了一种基于马尔科夫模型的负荷区间预测方法,首先,提取负荷数据的趋势曲线。接着用日期加...专利查询请上爱企查
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种多场景聚类的乡村生产消费型不确定净负荷区间预测方法,基于可解释异质tft网络和分位数预测获取乡村配电网的生产消费型不确定净负荷波动区间,能够为配电网的运行规划作数据支撑。 2、为达到上述目的,本发明提供如下技术方案: ...
在电力负荷预测方面,主要有以下几种方法: 1.时间序列方法 时间序列方法是利用过去的负荷数据进行预测,一般包括平滑预测、趋势预测和季节预测。最常用的是ARIMA模型,它主要是利用历史负荷的变化趋势,辨认出历史负荷的主要周期特征,然后进行预测。 2.神经网络方法 神经网络方法主要是利用现有的负荷数据和相关所需信息(如温...
系统标签: 负荷 区间 预测 概率 准确率 电网 基于历史负荷数据的概率区间预测技术研究徐交建,韩亚平,夏友斌,周慧慧,张向阳摘要:在分析地区电网负荷每日变化情况的基础上,提出基于概率区间理论的地区电网日负荷预测方法;通过分析电网历史数据,得到剔除方式变更、大用户用电计划等已知量的负荷变化大概率区间,然后根据统计...