电力系统短期负荷预测模型研究
基于模糊神经网络的电力系统短期负荷预测研究
应 的 电力系 统 短期 负荷 预 测 研 究
孙 伟
（ 疆 乌 鲁 木 齐 电 业 局 营 销 部 ，新 疆 乌 鲁木 齐 ８ ０ １ 新 ３ ０ １）
摘 要 电力系统短 期负荷受 到多方面 因素 的影响 ，具有 明显 的多元 非线性动 态变化特性 ，很难准确 的用 单一的线性数学模 型进行建模 预 测分析 。为获得具有模糊 自适应 调节 预测功能 的负荷预测模型 ，将模糊控制 与Ｂ 神经 网络相结合 ，形 成一个具有模糊 自推理的负荷预测模 Ｐ
颓 Ｉ 豫 数 Ｉ
颓测 负 赫 数 獭 内 预测 负荷 赧 运 数 挺 输 出 算
鳓测 “ 预项 ”
测 褥 点 便 衙 波动 数
自 动分析判断原始数据样本 间的输入和输 出运算映射间的函数关系 ， 整 个模型无需在训练前建立精确的数学和物理模 型。Ｂ 网络内部学习算法 Ｐ 的基本原理是误差梯度最速下 降法 ，通过模 型自动调整神经元间的连接 权值 ，最终获得网络总误差平方最小 的输出预测数据 Ｂ 神经 网络模型 Ｐ 的基本拓扑结构包括输入层 （ＮＰ Ｔ）、隐含层 （ Ｉ Ｄ Ｎ Ｌ Ｙ Ｒ）和 Ｉ Ｕ Ｈ Ｄ Ｅ Ａ Ｅ 输出层 （ Ｌ １ Ｔ）三大部分 ，详见 图１ Ｐ 兀Ｐ ｕ 所示 。
图１Ｂ 神经网络拓扑结构 Ｐ 由于Ｂ 网络在训练前不需要建立精确 的数学和物理模型 ，且具有强 Ｐ 大的非线性数据函数映射逼近功能 ，因而在数据处理 、曲线拟合 、图像 识别、图元识别 、以及系统最优调节控制等领域得 到了研究者广泛应用 和推广 。
单一的Ｂ 神经网络预测模 型在这些外部 “ Ｐ 干预项 ”存在时，使得数据不 能通过模型 自动实现收敛系统就会 出现滞后或早熟等非正常振动现象 ，
一
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究电力系统是国家经济的重要组成部分，而短期负荷预测作为电力系统调度中的重要环节，对于保证电力系统的安全稳定运行有着不可或缺的作用。
目前，国内外学者们采用多种方法进行短期负荷预测，其中基于灰色预测的方法因其特殊的模型结构和预测精度受人青睐，本文将基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究进行探讨。
一、灰色预测模型的概述灰色预测模型，是一种处理少样本、不确定、模糊信息的数学模型，其思想核心在于将不确定信息转化为确定性信息，并借助此构建预测模型。
灰色预测模型的主要特点是具有较少的输入数据和简单的模型结构，能够适应复杂非线性系统的预测需求，并拥有较高的预测精度和可解释性。
二、短期负荷预测研究现状分析目前，国内外学者们在短期负荷预测方面采用了多种方法，如传统的时间序列方法、统计方法、神经网络方法、群集分析方法、回归分析方法、模糊系统方法等。
虽然这些方法各有优缺点，但是基于灰色预测的方法由于其独到的模型结构和预测精度优势，已经成为短期负荷预测领域中备受关注的一种方法。
三、基于灰色预测的短期负荷预测模型灰色预测模型在短期负荷预测中主要分为以下三种：GM(1,1)模型、GM(0,1)模型和DGM(1,1)模型。
1、GM(1,1)模型GM(1,1)模型是灰色预测模型中最基础的模型，其主要思想是将原始数据一次累加、得到一段累加变化量数据，然后对得到的累加变化量作一阶差分，得到经过时间规划后的新数据，最后还原新数据为预测值。
GM(1,1)模型的缺点是对数据的平稳性要求较高，数据需要经过平稳化处理后才可使用。
2、GM(0,1)模型GM(0,1)模型也称为恒比率模型，假设短期负荷预测值的变化率可以用一定的恒定倍数来表达，建立了一个无数增长模型，通过对未来负荷增长趋势的预测，得出未来的负荷预测值。
GM(0,1)模型的优点是对原始数据的平稳性要求不高，并且具有较高的预测精度。
3、DGM(1,1)模型DGM(1,1)模型是在GM(1,1)模型基础上引入差分的概念，即一阶加权差分作为新的累加变化量数据。
211223196_基于LSTNet模型的配电台区短期电力负荷预测研究
电气传动2023年第53卷第5期ELECTRIC DRIVE 2023Vol.53No.5摘要：短期电力负荷预测作为电力系统运行规划的重要依据，对电力系统的安全经济运行有重要意义。
提出一种长期和短期时间序列网络（LSTNet ）模型对配电台区的短期负荷变化进行预测。
该模型用卷积神经网络（CNN ）提取负荷数据间的局部依赖关系，用长短时记忆（LSTM ）神经网络提取负荷数据长期变化趋势，再融合传统自回归模型解决神经网络对负荷数据极端值的不敏感问题，最后将某一配电台区的电力负荷数据用于网络的训练和预测过程中。
通过仿真实验案例发现，相较于以往LSTM 、双向长短时记忆神经网络（Bi -LSTM ）和CNN -LSTM 的预测模型，LSTNet 模型在短期负荷预测方面更具优势、预测精度更高。
关键词：短期电力负荷预测；长期和短期时间序列网络；长短时记忆神经网络；卷积神经网络；自回归模型中图分类号：TM715文献标识码：ADOI ：10.19457/j.1001-2095.dqcd24383Research on Short -term Power Load Forecasting in Distribution Area Based on LSTNet ModelGU Jipeng 1，SHAO Liang 1，LU Chuiji 1，ZHANG Youbing 1，ZHANG Weijie 1，YANG Jifeng 2（1.College of Information Engineering ，Zhejiang University of Technology ，Hangzhou 310000，Zhejiang ，China ；2.State Grid Zhejiang Cixi Power Supply Co.，Ltd.，Cixi 315300，Zhejiang ，China ）Abstract:As an important basis of power system operation planning ，short-term power load forecasting is great significant to the safe and economic operation of power system.A long-term and short-term time series network （LSTNet ）model was proposed to predict the short-term load variation of distribution area.The model used convolutional neural network （CNN ）to extract local dependencies between load data ，and long and short term memory （LSTM ）neural network to extract the long-term trend of load data ，and then integrated the traditional autoregressive model to solve the problem that the neural network was insensitive to the extreme value of load data.Finally ，the power load data of a distribution area was used in the network training and prediction process.Discovered by simulation experiment case ，compared with LSTM ，Bi-LSTM and CNN-LSTM prediction models ，LSTNet model has more advantages and higher prediction accuracy in short-term load forecasting.Key words:short-term power load forecasting ；long-term and short-term time series network （LSTNet ）；long and short term memory （LSTM ）neural network ；convolutional neural network （CNN ）；autoregressive model基金项目：国家自然科学基金（51777193）作者简介：顾吉鹏（1994—），男，博士研究生，Email ：*****************通讯作者：张有兵（1971—），男，博士生导师，教授，Email ：*********************.cn基于LSTNet 模型的配电台区短期电力负荷预测研究顾吉鹏1，邵亮1，陆垂基1，张有兵1，张伟杰1，杨吉峰2（1.浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310000；2.国网浙江慈溪市供电有限公司，浙江慈溪315300）电力负荷预测在现代电力系统研究中占有重要地位，不仅是保障电力系统安全经济运行的前提，也是合理安排电网调度计划的依据[1]。
电力系统负荷预测模型的建立及应用研究
电力系统负荷预测模型的建立及应用研究概述电力系统是现代社会发展中不可或缺的重要组成部分，负荷预测模型的建立和应用对于电力系统的运行和规划至关重要。
本文将探讨电力系统负荷预测模型的建立和应用，并介绍一种常用的负荷预测方法。
一、电力系统负荷预测模型的建立1. 数据采集与预处理负荷预测的第一步是收集历史负荷数据，并对数据进行预处理，包括去除异常与噪声数据，填补缺失数据，调整数据的时间间隔等。
2. 特征选取与提取在建立负荷预测模型之前，需要选择和提取合适的特征。
常用的特征包括日期，星期，节假日，天气条件等，这些特征可以帮助模型更准确地预测负荷变化。
3. 模型选择与建立常用的电力系统负荷预测模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型等。
选择合适的模型需要考虑数据的性质和预测的需求。
时间序列模型如ARIMA模型能够建模数据的趋势和季节性；回归模型如线性回归能够考虑多个自变量对负荷的影响；人工神经网络模型则能够通过多层次的非线性关系建模。
4. 模型训练与验证模型的训练与验证是建立负荷预测模型的关键步骤。
在训练阶段，需要使用历史数据进行模型参数的估计和优化，而在验证阶段，则使用测试集数据进行模型的性能评估。
二、电力系统负荷预测模型的应用1. 能源调度电力系统负荷预测模型可以帮助电力公司有效进行能源调度，合理分配发电和电网资源，降低能源浪费，提高能源利用率。
通过预测负荷峰值和谷值，电力公司可以决策何时启动或停止发电机组，以及何时调整电网的负载。
2. 负荷平衡与稳定负荷预测模型可以帮助电力系统维持负荷平衡与稳定。
通过准确预测负荷，系统可以根据预测结果及时采取措施，如调整供电策略、启动备用发电机组，以维持电力系统的稳定运行，避免负荷过载或不足的问题。
3. 规划与建设负荷预测模型还可以应用于电力系统的规划与建设。
通过预测负荷的长期发展趋势，可以合理规划并设计未来的电网结构，调整电力资源配置，以适应社会经济发展的需求。
基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究
Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅ ｅ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｓｄ ｏ ｖ ｌｔ Ｎｅ ａ ｔ ｒ
ＺＵ ｅ ＢＩＧｕ —ｈ ｎｇ ＬＩ Ｌｉ ＨＡＯ ｕ ｎ Ｚｈ ， ｉ ｏ ， Ｕ ， Ｊａ
（ ． ａｕｔ ｏ ｌ ｔｃＰ ｗ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｋ ｎ ｎ ｎｖ ｏ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ， ｕ ｍ ｎ ５５ ０ Ｃ ｉａ １Ｆ ｃｌ ｆ ｅ ｒ ｏ ｅ ｇｎｅｉ ， ｕ ｍｉ Ｕ ｉ． ｆ ｉｎｅａｄＴ ｃ ． Ｋ ｎ ｉｇ６ ０ ０ ， ｈｎ ； ｙ Ｅ ｃｉ Ｅ ｎ ｇ Ｓ
中 圈分类 号 ：Ｐ９ Ｔ ３
文 献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ： ７ － ２ Ｘ ２ ｌ）０ ０３ － ５ １ ３ ６９ （０２ １－ ２７ ０ ６
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｗｅ ｙ ｔ ｍ ｈ ｒ － ｅ ｍ ａ ｏ ｅ ａ ｔＭ ｏ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｐｏ ｒ Ｓ ｓｅ Ｓ ｏ ｔ ｔｒ Ｌｏ ｄ Ｆ ｒ ｃ ｓ ｄ ｌ
中所 指的 小波 神经 网络 的优点 ， 例如 所需 网络 节点 少和 预 测精 度 高 ， 经在 电力 负荷 预 测 中得 到 验证 。表 明小 波神 经 网 已 络模 型预 测精度 高 ， 自适应 性好 ， 收敛 速度 也 明显快 。
基于PSO-Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究
１ Ｅｌ ｎ神 经 网 络 模 型 构 造 ｍａ
１ １ Ｅｌ ｎ ＮＮ 的 动 态 递 归 原 理 ． ｍａ －
Ｅ ｍａ — ｌ ｎＮＮ模 型 的结构 如 图 １ 示 ， 步负 荷预 测 的输 出节 点为 一个 。从 图 中可 见 ， ｌ ｎＮＮ 由输 入 所 单 Ｅ ｍａ — 层、 隐含层 、 关联 层 和输 出层所 组成 ， 每一 个 隐含层 节点 都 有 一个对 应 的关 联 层 节点 与之连 接 。输 入层 节 点 与 隐含层节 点 、 隐含层 节 点与输 出层 节点 以及 关联 层节 点与 隐含层 节点 均 由可调权 值相 连接 。
保证 负荷 预测 的精度 。采 用粒 子群 优化算 法对 Ｅｍａ ｌ ｎ神 经 网络进 行 学 习训 练 ， 可充 分 利 用 粒 子群优 化算 法 的全 局 寻优 性 能 ， 服 常 规学 习算 法 易 于 陷入 局 部 最 优解 、 克 收敛 速 度 慢 、 程复 杂等 缺陷 。通过 对地 区 电网负 荷 系统 的实例仿 真证 实 了所 提 出方法 的有 效性 ， 编
中图分 类号 ： ＴＭ ７ ５ １ 文献标 识 码 ： Ａ ． ．
电力 系统 短 期 负荷 预 测 （ｈ ｒ— ｒ ｌａ ｏｅａ ｔ ｇ Ｓ Ｌ ） 准确 性 将 直 接影 响 电力 系统 的运 行 性 ｓ ｏｔ ｅｍ ｄｆｒｃｓｉ ， Ｔ Ｆ 的 ｔ ｏ ｎ
能 。负荷预 测精度 越 高 ， 有利 于提 高发 电设备 的利 用 率 和经 济调 度 的有 效性 。特别 是 电力 市 场竞 争 机 制 越
获 得 了较满 意 的预测精 度 ， 均 绝对 误 差 和 最 大相 对误 差 分 别达 到 １９ ８ 和 ４ ６３ 。 平 ． ８ ． ７ 为 该 模 型 用 于 实 际 工 程 取 得 了有 效 的 进 展 。
电力系统的超短期负荷预测方法研究
电力系统的超短期负荷预测方法研究电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一，其稳定运行对于保障供电质量和经济发展至关重要。
而负荷预测作为电力系统调度和运行的基础，具有重要的实际意义。
本文将探讨电力系统的超短期负荷预测方法的研究现状和发展趋势。
一、电力系统的负荷预测意义电力系统的负荷预测是指通过对历史负荷数据和相关因素的分析，预测未来一段时间内的电力负荷情况。
它是电力系统规划和运行的基础，有助于准确评估电力供需平衡、合理调节发电机出力和负荷的匹配、合理规划电力市场等。
准确的负荷预测不仅可以提高电力系统的稳定性和经济性，还能为电力市场的有效运行和电能可持续发展做出贡献。
二、超短期负荷预测方法的研究现状超短期负荷预测是指对未来数分钟至数小时内的负荷情况进行预测。
目前，主要的超短期负荷预测方法包括基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于统计模型的方法基于统计模型的方法是较早期采用的负荷预测方法之一。
这种方法主要是通过对历史负荷数据进行分析和建模，利用统计学原理和方法对未来负荷进行预测。
常见的统计模型包括移动平均法、指数平滑法、回归模型等。
这些方法在一定程度上能够预测出未来的负荷变化趋势，但对于负荷的突发性和不确定性较难准确预测。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习算法的不断发展，基于机器学习的方法逐渐被引入到负荷预测中。
这种方法主要是将历史负荷数据和相关影响因素作为输入，利用机器学习算法构建预测模型，并对未来负荷进行预测。
常见的机器学习算法包括多层感知器（MLP）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。
相比于传统的统计模型，基于机器学习的方法能够更好地处理负荷的非线性关系和复杂性，提高负荷预测的准确性。
三、超短期负荷预测方法的发展趋势当前，电力系统负荷预测趋向于更加准确、快速和智能化。
为了实现这一目标，超短期负荷预测方法的研究也呈现出以下几个趋势：1. 结合多源数据的方法未来电力系统的负荷预测将会借助包括天气数据、经济数据、社会数据等多源数据。
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力负荷预测成为了电力系统管理和运行中不可或缺的一环。
短期电力负荷预测作为其中一项关键技术，其准确性直接关系到电力系统的安全、稳定、经济运行。
本文将重点探讨短期电力负荷预测的关键问题及其解决的方法。
二、短期电力负荷预测的关键问题1. 数据质量问题数据是短期电力负荷预测的基础，数据质量直接影响到预测的准确性。
数据质量问题主要包括数据缺失、数据异常、数据不准确等。
这些问题的存在会使得预测模型无法准确捕捉到电力负荷的变化规律，从而影响预测的准确性。
2. 模型选择问题选择合适的预测模型是短期电力负荷预测的关键。
不同的预测模型有不同的适用范围和预测效果，如何根据实际数据特点选择合适的预测模型是一个需要解决的问题。
此外，预测模型的复杂度和计算效率也需要考虑，以保证预测的实时性和可行性。
3. 影响因素问题电力负荷受到多种因素的影响，如气温、节假日、经济状况等。
如何准确地考虑这些影响因素，并将其纳入预测模型中，是提高短期电力负荷预测准确性的关键。
三、短期电力负荷预测的方法1. 传统统计方法传统统计方法是短期电力负荷预测的常用方法，如回归分析、时间序列分析等。
这些方法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型，从而进行短期电力负荷预测。
这些方法的优点是简单易行，但需要考虑的因素较为有限，且对于复杂的数据变化规律可能无法准确捕捉。
2. 机器学习方法机器学习方法在短期电力负荷预测中得到了广泛应用，如支持向量机、神经网络、集成学习等。
这些方法可以通过学习历史数据的特征和规律，建立复杂的非线性模型，从而更准确地预测电力负荷。
机器学习方法的优点是可以处理多种影响因素和复杂的数据变化规律，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其在短期电力负荷预测中也取得了较好的效果。
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电力系统短期负荷预测模型研究
电力系统短期负荷预测是对电力负荷进行未来短期时间段内的预测，为电力系统的调度运行和供电计划提供依据。
准确的负荷预测可以有效地提高电网的运行效率和可靠性，对电力行业的规划与管理具有重要意义。
一、导论
电力负荷是指电力系统所承担的消费者用电总量，其变化具有一定的规律性和随机性。
短期负荷预测主要是指对未来几天内电力负荷进行预测，包括日负荷预测和小时负荷预测两个层次。
准确的短期负荷预测能够帮助电力运营商合理制定电力购买计划，优化发电调度和输电计划，从而降低电网损耗，提高供电可靠性。
二、常用的短期负荷预测模型
1.时间序列模型
时间序列模型是一种基于历史数据的预测方法，根据过去的负荷数据建立数学模型，通过对模型进行参数估计和预测计算得到未来的负荷预测结果。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。
2.回归模型
回归模型是建立负荷与影响因素之间的统计关系，结合历
史负荷数据和外部因素进行预测。
常用的回归模型包括线性回归模型、非线性回归模型和多元回归模型等。
3.人工神经网络模型
人工神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的计算
模型，通过多层神经元之间的连接和权值调整，建立负荷与输入变量之间的映射关系，进而实现负荷预测。
常用的人工神经网络模型包括BP神经网络模型、RBF神经网络模型和SVM
神经网络模型等。
三、模型选择与应用
选择适合的负荷预测模型需要考虑数据的可获得性、模型
的准确性和计算效率。
在实际应用中，可以根据数据特点和目标要求进行模型的选择和组合。
同时，为了提高预测的准确性，还可以引入外部因素，如天气、季节、节假日等，来辅助进行负荷预测。
四、负荷预测的关键技术与挑战
1.数据质量管理
负荷预测模型的准确性很大程度上依赖于历史数据的质量。
因此，电力企业需要对数据进行有效地清洗、校验和处理，以提高数据的准确性和可信度。
2.特征提取与选择
负荷预测模型需要选择合适的负荷特征作为输入变量，以
反映负荷变化的规律性。
合理选择和提取特征可以提高模型的预测准确性。
3.模型参数优化
各种负荷预测模型中存在大量的参数需要进行优化，常用
的方法有最小二乘法、梯度下降法和遗传算法等。
合理选择和优化模型参数可以提高预测结果的准确性。
4.高效计算算法
短期负荷预测模型通常需要对大量的历史数据进行计算和
分析，因此需要采用高效的计算算法和工具来提高计算效率。
负荷预测模型的研究与应用，不仅仅是电力系统调度和供
电计划的重要组成部分，也是电力行业的科学管理和资源优化的重要手段。
通过不断改进和创新负荷预测模型，提高负荷预
测的准确性和可靠性，将为电力行业的发展和可持续发展做出积极贡献。