搜索结果: 1-15 共查到“动力与电气工程 负荷预测”相关记录80条 . 查询时间(0.158 秒)
为了优化基础设施资源的效率，农业云视频平台虚拟机布局算法需要了解虚拟机当前和未来的资源工作效率，尽可能准确地预知下一步工作，如服务部署，虚拟机的部署、迁移或停止。然而，通常在预测中使用的样本非常小，可用于分析的数据有限。因此，该文研究设计了一个考虑时间因素，基于小数据集学习的滑动窗口模型。此外，鉴于现有的预测算法仍然有很大的改进误差率的空间，该文中采用基于滑动窗口与最小二乘法和半监督学习的数学方法...
城镇化建设过程中的农村远期电力负荷预测研究
城镇化 负荷预测 空间负荷 大用户
2014/5/13
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。随着我国城镇化建设的推进，电力负荷预测的复杂性进一步加深。为满足农村地区城镇化建设对电力负荷预测的要求，适应长期可持续发展的需要，本文分析了城镇化建设过程中农村电力负荷预测所面临的诸多新老问题，对现有的空间负荷预测方法进行了改进，并以河北某县为应用实例，针对该县在城镇化建设过程中的实际情况，对其电力负荷进行了预测及校核。研究结...
基于粒子群算法LSSVM短期负荷预测模型研究
短期负荷预测 粒子群优化算法 最小二乘机支持向量机 参数选取 Short-Term Load Forecasting Panicle Swarm Optimization Least Squares Support Vector Machine Parameter Selection
2014/3/19
短期负荷预测的精度直接影响电力系统运行的可靠性和供电质量。提出一种基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机短期负荷预测的模型和算法，对最小二乘支持向量机的参数寻优，再以测试集误差作为判决依据，对模型参数的进行优化选择，从而提高预测精度，避免最小二乘支持向量机对经验的依赖以及预测过程中对模型参数的盲目选择。利用该模型对某电网进行负荷预测，证明该模型有较好的收敛性、较高的预测精度和较快的训练速度。Sho...
准确的短期电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要依据。针对短期负荷影响因素的非线性特性，研究了基于最小二乘支持向量回归机（LSSVR）的短期负荷预测方法。鉴于LSSVR算法参数选取的难点，提出了云进化算法优化LSSVR的短期电力负荷预测模型（CBEA_LSSVR）。CBEA_LSSVR利用云模型实现LSSVR的参数优化，优化后的模型能够预测下一时刻的电力负荷值。仿真结果表明，与其他进化算法相比，...
基于细菌群落趋药性优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测方法
短期负荷预测 超参数选择 细菌群落趋药性 最小二乘支持向量机
2011/4/10
智能电网的建设和电力市场的发展对短期负荷预测的精度和速度提出了更高的要求。应用一种仿生算法来改善负荷预测的精度和运算速度，提出一种基于细菌群落趋药性优化算法的最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine based on bacterial colony chemotaxis optimization，BCC-LS-SVM)模型，通过细菌群体趋药性优...
二次系统跨安全区数据传输方法及其在负荷预测中的应用
安全防护 跨安全区数据传输 负荷预测
2011/3/17
介绍了连云港地区电力二次系统跨安全区数据传输存在的问题，提出通过建立跨区数据传输与共享系统解决该类问题。分析了当前电力二次安全防护系统的结构和物理隔离装置数据传输的特点，以及如何设计封装各类通信协议进行数据交换和传输，并给出了在连云港地区负荷预测系统构建过程中应用跨区数据传输与共享的实例。
提出了一种基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略。采集了智能电表上的分布式电源出力和微网负荷数据，对微网中的负荷进行了短期预测。在考虑蓄电池容量、充放电特性以及充放电次数限制的条件下，主动控制储能系统的充放电，优化微网负荷曲线，实现了削峰填谷。通过采用上述控制策略，储能系统还可工作在静止无功补偿器状态，为微网提供无功补偿，减小电压偏移，保证分布式电源的稳定运行，提高微网的电能质量。在Matla...
采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法
电力系统 中长期负荷预测 模拟退火 支持向量机
2010/12/9
准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine，SVM)模型，并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足，提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulated annealing，SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明，所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数，降低支持...
基于启发式最小二乘支持向量机的中长期电力负荷预测
负荷预测 支持向量机 核偏最小二乘回归 启发式算子 单位国内生产总值电耗
2010/11/16
针对中长期负荷预测，提出了基于年负荷总量、年负荷增长量、年负荷增长率、年负荷增长加速率、年国内生产总值等5个指标的启发式最小二乘支持向量机中长期负荷预测模型。首先，通过核函数将低维输入变量空间映射到高维特征空间，建立核偏最小二乘回归模型，拟合出单位国内生产总值电耗；然后以单位国内生产总值电耗为启发式算子，在历史负荷数据的基础上合理假设待预测年的负荷总量，利用启发式算子反推出该负荷值对应的年国内生产...
针对母线负荷与系统负荷的差异——母线负荷基数小、易受气象要素变化影响等，为了充分考虑气象要素、日类型、小电源等因素对母线负荷预测的影响，提出了一种利用指数加权法来处理原始数据的改进灰色模型。以预测日的日类型与综合气象要素为依据，将其模糊化为日特征向量，采用灰色关联度来选择最优相似日，作为改进灰色模型的原始序列进行预测，以提高预测精度。通过对某省某地若干个不同负荷类型的220 kV母线负荷进行预测分...
基于诱导有序加权平均算子的最优组合短期负荷预测
负荷预测 组合预测 优化模型 诱导有序加权平均算子
2010/9/25
为提高预测精度，弥补现有组合预测方法中单项预测方法在各预测点的加权系数恒定等不足，提出了一种新的组合预测方法——基于诱导有序加权平均算子(induced ordered weighted averaging operator，IOWA)的短期负荷最优组合预测方法。该方法针对同一预测方法在不同时刻的预测效果不同，按照各单项方法在不同时刻预测精度的高低进行有序赋权，实现方法的优缺点互补，降低预测结果对...
基于EMD、计量经济学模型和混沌模型的短期负荷预测
负荷预测 经验模态分解 计量经济学模型 神经网络混沌模型
2010/9/1
为了提高短期电力负荷的预测精度，提出一种基于经验模态分解、计量经济学模型和神经网络混沌模型的组合预测方法。首先，利用经验模态分解将负荷序列分解成一系列本征模态函数及余项；其次，针对不同分量的特性，建立不同的模型进行预测；最后，将所有分量的预测值求和作为最终的预测结果。算例表明该方法具有较高的预测精度。
传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法，难以满足精度要求，从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发，提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级，建立比较精确的负荷密度指标体系；然后根据待预测地块的规划属性...
中长期负荷预测的计量经济学与系统动力学组合模型
计量经济学 系统动力学 负荷预测 可持续发展
2010/6/21
电力系统中的长期负荷预测受政治、经济、人口、气候等各种随机因素的影响，单一的预测方法很难提高预测精度。为此，提出一种基于计量经济学和系统动力学的组合方法。首先，利用计量经济学的方法找出电力需求的主要影响因素，在此基础上建立电力需求与其影响因子的计量方程；其次，建立考虑人口、经济及环境的可持续发展的系统动力学电力需求预测模型；最后将人口、经济、电力需求的子系统方程带入系统动力学模型进行预测。实际算例...