作者:徐诗鸿; 张宏志; 林湘宁; 李正天; 卓毅鑫; 汪致洵; 随权 期刊:《电力系统自动化》 2020年第02期
针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出改进,提高了预测结果的合理性。在此基础上,从各个评价指标的自身特性及其对预测结果的影响程度进行考量,建立了区间预测综合评价指标,并利用神经网络构建了区间预测模型,以综合评价指标最优为目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行训练优化,从而取得理想...
'十三五'以来,我国经济由高速增长向高质量发展转变,在文中摘要就结合呼和浩特市经济发展阶段性特征,对'十三五'呼和浩特市经济增长率进行区间预测,并对促进高质量发展提出了改善建议。1.呼和浩特市经济发展阶段性特征1.1经济发展三个阶段1978年改革开放以来,呼和浩特市经济发展大致经历三个阶段:第一阶段为起步阶段(1979—1991年),GDP从1979年的6.3亿元提高到1991年的30.7亿元,经济总量迈上了30亿元的标志性台阶,经济增长呈现典型...
作者:吴茵; 莫东; 李秋文; 张德亮; 黄红伟; 毛文照 期刊:《电力大数据》 2019年第11期
为支撑电力现货市场下实时交易与安全校核的需要,提出了一种基于分类波动性统计的短期负荷区间预测方法。首先,介绍了传统的负荷波动性统计分析及区间预测限值计算方法,通过将负荷历史数据标幺化处理,绘制负荷波动性分布直方图,计算在给定精度下的区间限值;接着结合我国实际,从居民、商业、工业三类用户出发,分别讨论不同类型用户负荷的波动性特点,在此基础上汇总形成全网负荷区间预测的上、下限值,实现对全网负荷的区间预测。最后...
作者:杜进桥; 徐诗鸿; 胡志豪; 李艳; 随权; 冯忠楠; 林湘宁; 李正天 期刊:《电力系统保护与控制》 2019年第21期
分布式光伏出力具有较大不确定性。为分析其对相变储能电-热耦合系统联合调度的影响,对传统区间预测评价指标进行改进,并利用改进的区间预测模型,提出了一种分布式光伏出力波动范围评估方法。基于现有相变储能电-热联合调度模型,合理计及光伏出力波动性,制定了其电-热联合调度策略。并开展不同出力置信水平下,电-热联合调度策略作用后系统的经济性与风险评估。最后通过仿真算例,分析了光伏出力波动与系统经济性和风险性之间的影响...
作者:任利强; 张立民; 王海鹏; 郭强 期刊:《计算机工程与设计》 2019年第10期
针对现有的点预测方法难以计及电网运行中的诸多不确定性因素的问题,提出一种结合改进粒子群(IPSO)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷区间预测方法。将不同核函数进行组合,实现组合核函数高斯过程回归算法;通过改进粒子群算法实现以均方误差最小为目标的GPR模型超参数优化求解,建立改进粒子群-高斯过程回归(IPSO-GPR)负荷区间预测模型,获得一定置信水平的日小时负荷区间预测结果。将该方法与比较方法的预测性能进行对比,算例分析结果...
作者:杨颖; 杨少华; 张燕; 雷自强; 刘达 期刊:《智慧电力》 2018年第12期
准确的短期电价预测有助于电力市场各个参与者选择交易策略和估算效益,因此短期电价预测受到人们广泛关注。为了解决特殊样本带来的预测误差,应用模糊C-均值聚类算法进行相似日聚类,以与预测日相似的数据构建样本集。再采用高斯过程回归来建立短期电价预测模型,对短期实时电价进行预测,得到具有概率分布及对应置信水平的区间预测结果。最后,采用美国代顿电力市场的历史数据进行实例计算,证明了该方法可有效提高模型的预测精度,与BP...
准确地预测风电场功率有利于减小风电出力波动对电网运行的影响,同时可以为后期的风能消纳问题提供准确信息,然而传统预测方法多为确定性预测,且结果大多有不同程度的误差。本文提出了一种基于误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,首先采用LS-SVM算法,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率确定性预测值,在确定性预测基础上得到误差集合,通过对风电功率预测误差分布特性的研究,采用局部多项式回归方法得到给定...
作者:郭强; 李文竹; 刘心 期刊:《人民黄河》 2018年第12期
结合校园历史用水数据,采用贝叶斯BP神经网络区间预测方法,对校园用水量进行预测.首先运用贝叶斯准则对BP神经网络进行优化,之后对区间预测进行仿真并和传统的BP神经网络预测法进行比较,结果显示预测准确率为96.7%,多数预测值和实际用水量吻合,相对误差绝对值平均为1.6%,最大预测误差为4.2%,表明该方法不仅可以解决传统BP神经网络易陷入局部极小化和收敛速度慢的问题,而且能够有效预测出校园日用水量的波动范围,验证了预测方法的有...
作者:刘长良; 曹威; 王梓齐 期刊:《华北电力大学学报·社会科学版》 2019年第05期
针对常规风电功率区间预测方法中以实发功率划分子区间有效性差的问题,提出了一种基于模糊C均值软聚类工况辨识的风电功率短期区间预测方法。模糊C均值软聚类可以将过渡工况的样本点划分到多个工况区间中,从而提高子区间划分的有效性。首先采用LSSVM建立风电功率确定性预测模型,然后基于聚类有效性,确定聚类数目,再利用模糊C均值软聚类对历史运行数据进行工况辨识从而划分为多个子区间,最后利用核密度估计计算各工况下功率预测值与...
作者:赖昌伟; 黎静华; 陈博; 黄玉金; 韦善阳 期刊:《电工技术学报》 2019年第06期
准确的光伏发电出力预测对于保障高比例光伏接入后系统的安全稳定与经济运行具有重要意义。目前我国对于光伏发电出力预测技术的研究尚处于广泛研究阶段,本文对光伏发电出力预测技术的研究成果进行归纳总结。首先,分析光伏发电系统的发展及预测现状;然后,从点预测、区间预测和概率预测三个方面,分别对当前的预测方法及技术、预测效果的衡量指标等进行了梳理、归类、总结和评述;最后,根据目前我国光伏产业的现状及发展趋势,探讨未来...
作者:杨德友; 高子昂; 李音璇 期刊:《电力建设》 2019年第05期
准确的功率预测是应对大规模风电并网问题的重要方法,但目前风电功率预测精度仍存在较大误差。为了更精确地对风电功率进行超短期预测,提出一种基于双变量经验模态分解技术和最小二乘支持向量机的组合区间预测方法。首先,通过比例系数法构造复值区间,解决了区间构造的难题;其次,利用双变量经验模态分解和样本熵分别将上、下限结果分解重构,凸显了数据的特征信息;再次,针对各特征分量分别建立基于深度信念网络和最小二乘支持向量机...
作者:陈静; 李星野 期刊:《科技和产业》 2017年第11期
利用BP神经网络提取非线性特征,对残差运用广义自回归条件异方差模型分析波动性,最后将趋势与波动性结合给出预测区间。以2001年2月至2017年6月美元/欧元汇率的日收盘价数据为例,研究发现:BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但"过拟合"以及"欠拟合"均会影响预测区间的精度,只有合适的误差大小和精度标准才能得出较好的预测结果;同时也发现广义自回归条件异方差模型能够较为准确地分析波动性,且组合模型优于单一模型,适合中...
作者:吴定会; 刘稳 期刊:《电力系统保护与控制》 2017年第24期
针对风力机桨距系统故障导致的桨距角输出变化的问题,在建立风力机桨距系统线性参数变化(Linear Parameter Vary,LPV)模型的基础上,提出了基于区间预测方法的故障诊断方法。首先,以液油含量为调度变量,将风力机桨距系统非线性模型转化为LPV模型,使模型更加精确。其次,考虑到模型不确定性描述的边界问题,引入区间预测算法,根据桨距角输出是否处于区间预测输出上下限内判断故障发生与否。最后,将所提出的算法在风力机系统中进行仿...
作者:黎静华; 黄玉金; 黄乾 期刊:《电力自动化设备》 2019年第05期
风电功率区间预测是预测给定置信水平下风电功率的上限和下限,可以反映风电功率的变化范围,为调度提供有效的辅助信息。考虑风电功率的混沌特性,提出了基于改进混沌时间序列的风电功率区间预测方法。由于风电功率具有强间歇性和波动性,传统的混沌时间序列方法在风电功率区间预测中难以获得好的聚类效果和高的预测精度,影响了功率区间预测的结果。引入蚁群聚类算法和支持向量机,利用蚁群聚类算法的强搜索能力和支持向量机的强预测能...
作者:于佳弘; 包哲静; 李志杰 期刊:《工业控制计算机》 2018年第04期
日渐激烈的能源市场竞争对用户负荷的短期精细预测提出更高的要求。一种全新的基于神经网络的用户负荷区间预测方法被提出。首先,基于前一天的15分钟一点的用户负荷数据,通过LSTM(LongShort-TermMemory)对用户负荷进行点预测;再通过启发式区间预测算法,得到一对区间系数以实现区间预测。该区间预测算法能够在给定精度的前提下,实现全局最优,并显著降低计算量。在实际用户负荷数据集上验证了该方法的有效性。
作者:刘龙龙; 李文竹; 刘心 期刊:《中国农村水利水电》 2019年第04期
准确的居民社区时用水量预测对于水资源的优化调度和管网的稳定运行具有重要意义。为了克服传统的ANN、SVM等预测方法只能得到确定的点预测结果和未来某一时刻的预测结果,而无法给出预测的区间,也不能进行实时预测的缺点,提出了一种基于蜻蜓-高斯过程回归耦合的居民社区时用水量动态实时区间预测方法。用擅长全局搜索和对初始值没有依赖的蜻蜓算法对高斯过程回归的超参数进行寻优。结果表明,本模型预测精度较高,最大的相对误差为仅...
作者:刘震华; 张梦歌; 姜楠; 童沪琨; 李建平 期刊:《智能计算机与应用》 2019年第03期
粮仓建筑的气密性对于储粮安全具有重要影响,本研究的目的在于提供一种可以用于在粮仓设计阶段进行粮仓气密性预测的方法,以方便设计人员根据粮仓设计方案的气密性预测结果优化设计,确保粮仓建成后能够符合气密性要求。本研究采用的样本数据集合包括已建成粮仓的建筑特征变量和气密性检测结果,把该样本集合随机划分为训练集合和测试集合,利用训练数据集合训练支持向量机回归模型,并采用Bootstrap方法进行训练样本抽样,从而实现对粮...
作者:刘颖; 刘若愚; 赵珺; 王伟 期刊:《控制理论与应用》 2018年第08期
针对含噪声工业时间序列数据的区间预测问题,本文提出了一种使用变分推理来数值求解回声状态网络(echo state network,ESN)集成模型参数的区间预测方法.在模型构建上,将ESN集成模型中各个ESN单元输出权值向量的先验分布方差设置为相互独立形式,相比较非独立形式更有利于模型稳定性;在模型参数求解上,本文提出用变分推理来近似推导出集成模型中所有不确定参数的联合后验概率分布,以分布中的参数均值作为模型参数值,相对于已有ESN集...
作者:王迪; 王萍; 石君志 期刊:《控制与决策》 2019年第05期
针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致...
作者:陈峰; 何桦; 王永; 胡剑锋; 郭勉 期刊:《应用科技》 2018年第05期
电力市场的电价具有不确定性特征,虚拟电厂参与市场竞标时如何处理不确定性因素的影响值得深入研究.为此基于集合经验模态分解和相关向量机的区间预测(EEMD一RVM)模型实现电价的区间预测,应用鲁棒优化的方法处理电力市场电价的不确定性,从而建立计及市场电价不确定性的虚拟电厂鲁棒优化竞标模型.算例分析讨论了电价不确定性对虚拟电厂(VPP)竞标的影响,以及不同节点电价对VPP与外部电网能量调配的影响.算例结果验证了所提模型的...