电力负荷预测相关论文
电力负荷的准确预测是电力规划建设的重要前提。传统的负荷预测方法均局限于回归分析、增长率等线性模型，无法考虑影响电力负荷的非......
为了解决现有的电力负荷预测方法存在准确率低、效率不高和精度不足等问题，笔者提出基于GRASSA-BP神经网络的电力负荷预测方法。首......
为了更好地应对能源的紧张,环境的污染,气候的变化等问题,发展以分布式光伏为代表的清洁可再生能源是世界各国的必然选择。而随着......
为进一步发挥用户用电细粒度负荷数据的内在价值并提高用户聚合体的电力负荷预测精度，提出一种考虑用户用电行为聚类的电力负荷预测......
电力负荷预测是进行电力能源供需精准化管理的重要手段。然而，许多传统的预测模型只关注预测的准确性，而忽略了预测的稳定性，导致实际......
针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题，建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟......
为了确保送电质量，提升供电可靠性，通过负荷预测为电力企业的规划策略提供数据依据，从电力负荷数据特性着手，详细分析了影响因素以及预......
随着我国社会和经济的发展,电力市场化改革全面落地实施,“放开两头,管住中间”的发展格局日益清晰,全国电力市场交易体系基本形成......
作为电力系统设计规划、运行调度的重要一环，电力负荷预测受到强随机性、低精度的困扰，同时先进预测算法的落地实施关联数据管理系统......
2020年以来国家电力形势十分紧张，随着国家“碳达峰”“碳中和”目标的提出，绿色低碳环保发展经济体系的逐步建立，若能准确地预测出未......
为进一步提高电力负荷预测精度,提出了基于LSTM的超短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据,首先建立了LSTM预测模型,然后使用误......
电力能源在国家工业的发展中扮演着举足轻重的角色。对工业用户进行有效、准确的电力负荷预测,可以提高其电力系统运行的稳定性和......
电力工业作为能源领域的重大基础行业,关乎国民经济发展和国家经济命脉,是人民生活中不可或缺的重要组成部分。国网公司对电力负荷......
新能源是中国加快孵化和发展的战略性新兴产业之一。随着能源结构改革的不断深入,风电并网容量不断增加,电动汽车规模也逐渐扩大,......
预测模型,近年来被广泛应用于各个领域,各种各样的预测模型也层出不穷。为了提高预测精度,人们在模型选择和对模型的参数优化上做......
电力负荷的精准预测是保障电力系统高效稳定、智能经济运行的重要基础。支持向量机（support vector machine,SVM）作为一种良好的预测......
泛在电力物联网是实现电网智能化的必经之路,对实现电网能源转换、电力生产优化升级有着至关重要的作用。电力从产出到使用,经历了......
社会经济的发展给电力系统供应部门带来了挑战。精确的电力负荷预测能够保证电网系统的稳定运行。论文在分析电力负荷分类和基本特......
为了合理分配电能和规划电网运行,需要对居民小区电力负荷进行精确预测。但现有的电力负荷预测方法对随机性较强的大数据样本处理......
电力负荷具有非线性和时序性的特点，为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性，进而获得更高的电力负荷预测精度，提出了基于随......
随着碳交易系统的发展,准确预测电力能源消耗对于能源管理是至关重要的.为实现在缺失天气等多种关键信息下的电力负荷预测,首先采......
电力工业是国民经济的重要基础产业,也是世界各国发展的战略重点,更是衡量一个国家经济发展程度的重要指标。然而,电能是一种难以......
学位
电力负荷预测是电力系统规划、建设和调度的重要基础,提升电力负荷预测的精度有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。随着电......
近些年,我国城镇化发展迅速,越来越多的建筑以区域形式建设并配备有集中供能系统。但区域性集中能源系统具有相对复杂、投资大、大......
电力负荷预测在电网管理中发挥着越来越重要的作用。尤其随着海量居民用户级负荷序列得以采集存储，精确的负荷预测将有助于进一步优......
短期电力系统负荷预测对于合理的电源建设规划、电网发电量与负荷量的实时平衡、系统可靠性具有重要意义，可推进电力系统的管理现代......
随着我国清洁能源的快速发展,分布式光伏电站得到了大力推广。在光伏电力系统运维中,电力负荷预测是影响分布式光伏电站发电、储能......
利用20132017年上海夏季(69月)逐日最大电力负荷和同期气象资料,对上海夏季的气温、炎热累积效应等气象因子与用电负荷进行相关分......
针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题，提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法......
摘要：电力负荷预测是智能电网建设的基础，对我国未来碳计量工作具有重要作用。基于智能算法的电力负荷预测需要大量的历史数据作为模......
摘要：为了解决预测模型无法充分挖掘特征等问题，提出一种基于CNN-GRU SA混合模型的短期电力负荷预测方法。通过CNN模型提取输入数据......
电力负荷预测是电力能源能效服务中的一项十分关键的技术手段。近年来,智能数据分析技术为电力行业带来了新的市场机会和成长空间,......
本文分为两大部分，分别讨论了预测理论的概念和发展动态以及本人将其运用在电子政务安全和电力负荷预测领域的实例。 第一部分包......
粗糙集理论是集合论的扩展,是一种新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息,近年来被成功地应用于人工智能、数据挖掘、模......
短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,随着分时电价方式的推广和电力市场化改革的深入,电力公司力求及时、准确地把握负荷变......
本文综述和分析了混沌理论的基本概念、研究现状与应用情况,及混沌时间序列的判别,相空间重构及其相应的参数选取方法、Lyapunov指......
电力负荷预测是供电部门的一项重要工作，对电力负荷进行准确地预测，能够保持电网运行的稳定性，以保证人们的正常生活和社会的正常生产......
该文采用人工神经网络组织预测系统,进行电力系统的负荷预测,通过对人工神经网络深入研究和对电力负荷数据特性的广泛研究,并根据......
在分形编码方案中，L2距离被普遍采用去搜索理想的压缩映射。本文提出一种新的距离——基于Sugeno模糊积分的模糊距离FM，这种距离用于......
动态预测是实际工程领域和科学研究中普遍存在的问题。在应用中,很多系统都可以看作是一类复杂的非线性时变问题,一些问题由于缺乏......
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,通过负荷预测,对电力需求做出估计与推测。根据这些预测结果,可以针对性地......
随着工业体制改革的深化和国民经济的发展，对电能质量的要求越来越高电力负荷是保证电能质量的一个基本工具特别是对未来一天或几天......
电力对于国家的工业发展而言至关重要,预测电力的使用情况可以更好的帮助电网和企业了解工厂的运行情况,因此提高电力负荷预测的精......
电力负荷预测对电网的能源管理和合理规划有着不可替代的作用。不仅可以为实现电能的高效利用提供参考,而且在电网的实时调度和控......
人工智能领域的不断发展为科学预测提供更多策略,但是传统的预测方法都有一定程度上的不足。极限学习机算法作为一种新型的单隐层......
