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| 1 | 基于经济、气象因素的安徽省年最大负荷预测方法研究显示文摘首先从用电结构上分析了年统调最大用电负荷的特性,将最大负荷分解为相互独立的3种负荷:基础负荷、居民空调负荷、非居民空调负荷。在此基础上,运用计量经济学原理,逐步分析影响3种负荷的经济因素和气象因素。最后建立了包含经济、气象因子在内的最大负荷预测模型。模型从根本上解释了最大负荷的影响因素,并将预测精度控制在3%范围内,预测精度满足负荷预测实际工作的需求,具有一定的应用价值。 | 葛斐 荣秀婷 石雪梅 杨欣 李周 | 2015 | 中国电力2015，48，3： | 12 |
| 2 | 基于“分层-汇集”模型的短期电力负荷预测显示文摘针对目前短期电力负荷预测方法未充分利用电力用户用电特征,以及预测精度不高等问题,提出了'分层-汇集'模型。首先,对电力用户按用电特征'分层',得到表征不同类型电力用户用电特征的层负荷特性曲线,并将层负荷特性曲线作为构造总负荷曲线的属性因子;之后,'汇集'不同日的层负荷特性曲线,结合实时负荷训练模型;最后,进行回归预测。以某区域实际电力负荷数据为算例,基于所提出的预测方法进行负荷预测。结果显示,基于'分层-汇集'模型的短期电力负荷预测在平均百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(root-mean-square error,RM SE)以及Pearson(皮尔逊)相关系数3项评价指标上均优于一般的回归预测方法,验证了模型的有效性;在'分层'和'汇集'阶段采用不同算法组合,'分层-汇集'模型均具有较好的预测效果,验证了模型的鲁棒性。使用'分层-汇集'模型可以提高负荷预测的精度,为短期电力负荷预测提供了一种新思路。 | 雷景生 郝珈玮 朱国康 | 2017 | 电力建设2017，38，1： | 9 |
| 3 | 基于典型天气类型计及随机预测误差的光伏发电短期预测研究显示文摘光伏发电出力与天气类型有直接关系,越是多云或是阴雨天气,光伏出力预测的误差越大。基于典型天气类型的划分,提出了一种计及预测相对误差的考虑'相关影响因子'的光伏出力预测模型。定义了典型天气类型并据此对历史数据进行了划分,提出了光伏出力预测的'相关影响因子';利用t Location-Scale分布建立了光伏出力预测的相对误差概率模型,采用拉丁超立方技术进行了预测相对误差的样本抽取;将光伏预测的相对误差其与预测值进行叠加得到了最终的预测结果。利用算例证明了所建模型的可行性和有效性。 | 陈瑶琪 | 2016 | 中国电力2016，49，5： | 8 |
| 4 | 季节划分下产业用电量关联分析及预测显示文摘产业用电需求预测对于实现精细化用电管理、降低电力企业运行与规划成本具有十分重要的意义。鉴于常见的预测方法在产业结构划分下的中短期用电量预测中效果不佳,分析了不同季节下产业用电量之间内在关联关系以及气温对其的外在影响,结合计量经济学思想,分季节构建了用于电量预测的误差修正模型,并利用该模型对华中某省网月度用电量进行了预测分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度。 | 马瑞 彭舟 蒋诗谣 徐慧明 王熙亮 | 2015 | 中国电力2015，48，7： | 8 |
| 5 | 基于改进粒子群算法的模糊神经网络变压器油色谱监测故障诊断策略显示文摘针对标准误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度缓慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经的变压器油色谱故障诊断方法。该方法首先通过模糊编码边界对网络输入模糊化;再结合非线性策略的惯性权重及学习因子改进的粒子群BP网络算法来诊断变压器故障类型,既能平衡全局搜索和局部搜索能力,还可以避免BP神经网络陷入局部最优;最后,采用MATLAB软件对变压器油色谱数据进行仿真,结果表明该方法具有收敛速度快、诊断准确率高、泛化能力强等优点。 | 王娅娜 黄新波 宋桐 朱永灿 | 2013 | 广东电力2013，26，5： | 7 |
| 6 | 一种基于数据挖掘的馈线可装容量模型分析方法显示文摘馈线作为配网运行最关键的设备之一,评估馈线供电能力是保障配网运行的重要手段。本文通过引入馈线组负荷同时系数和需要系数两个参数,构建计算模型,求解馈线可装容量以评估馈线供电能力。首先,通过聚类分析和神经网络预测等方法预测馈线组负荷同时系数。然后,将馈线各负荷根据其实际接入容量情况分为饱和负荷和未饱和负荷,采用灰色预测和神经网络相结合的组合预测方法计算未饱和负荷的需要系数。最后,将预测得到的两个系数代入馈线可装容量计算模型进行求解。实际算例分析表明:所提方法的计算结果具有一定的预测趋势,充分利用了馈线载流量,并兼顾了配电网运行的可靠性,对于指导电网营销部门业扩报装工作具有重要意义。 | 郑勇 孙明 曹照静 董树锋 夏圣峰 陈辉河 | 2018 | 现代电力2018，35，2： | 7 |
| 7 | 考虑不同发展情境的江苏省中长期电力需求预测显示文摘传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一预测模型权重,利用客观熵权法得到各单个预测方法的综合权重。充分考虑未来经济发展的不同可能以及电动汽车、需求响应等用电技术改变因素,设定低速发展、高速发展和考虑其他因素的发展情境,并分别进行组合预测。将该组合预测方法应用于江苏省中长期负荷预测中,得到不同情境下的预测结果。 | 龙禹 王小英 周琪 姜楠 罗欣 | 2016 | 中国电力2016，49，7： | 6 |
| 8 | 基于EEMD-BP的输变电工程造价不确定因素预测显示文摘当前对于输变电工程不确定因素的研究集中于不确定因素识别,对其预测研究较少。不确定因素变化呈现出明显的非周期性及非平稳性,常规模型的预测精度较低。鉴于此,本文建立了EEMD-BP模型,将历史数据序列分解为随机分量和呈现明显波动周期的若干趋势分量。对各趋势分量采用BP算法预测,将各分量预测值叠加后得到趋势分量预测结果。对随机分量通过分析其相对于趋势分量的离散度得到其波动范围。综合考虑趋势分量预测值和波动区间得到最终的预测结果。选取PPI的历史数据进行算例分析,验证了方法的有效性,并对未来两个时点进行预测。采用同样方法对包括铜材价格、导线价格在内的其他不确定因素进行了预测。 | 王晓晖 温卫宁 卢艳超 徐丹 | 2016 | 中国电力企业管理2016，，2Z： | 2 |
| 9 | 基于FWA-LSSVR智能算法的钢铁行业用电量预测研究显示文摘针对近年来宏观经济指标与钢铁行业用电量关联度下降的情况,提出了一种基于行业产品及原材料价格的用电量预测方法,并使用移动平均法和时差相关分析法进行数据消噪处理和价格影响滞后期测算,在此基础上,建立了烟花算法优化最小二乘支持向量回归机智能预测模型。利用该模型对某地区实际月度用电量进行预测,结果表明,与多元线性回归、BP神经网络等模型相比,所提出的方法具有更好的预测性能,更适用于钢铁行业用电量月度预测,可为准确预测钢铁行业用电量、合理把握电力需求波动及制定经济合理电力调配计划提供参考,为电源和电网的建设提供辅助决策支持。 | 单体华 秦砺寒 韩江磊 史智萍 王智敏 牛东晓 | 2016 | 中国电力2016，49，S1： | 2 |
| 10 | 基于加权偏最小二乘回归的中长期负荷预测显示文摘针对中长期负荷预测,考虑各历史样本在建立适用于预测对象的模型时处于不同的地位,应分配不同的权值,提出一种基于加权偏最小二乘回归(weighted partial least squares regression,WPLSR)的预测方法。利用相似离度计算历史样本与预测对象的相似度,判定样本是否含有异常值,自适应地为历史样本分配权值,进而采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)提取主成分和回归分析。算例结果表明WPLSR方法的预测精度比普通PLSR模型有显著提高,具有良好的可行性和有效性。 | 陈素玲 姚建刚 龚磊 | 2014 | 电力需求侧管理2014，16，1： | 1 |
| 11 | 基于偏最小二乘法的电力负荷预测运用分析显示文摘电力负荷预测工作的目的为,通过对预测结果的研究与分析,制定相应的电力系统设计方案,或者完成对相关设备的调整工作,提高系统的运行质量。基于对偏最小二乘法计算原理和方法的研究,本文制定了该方法在电力负荷预测运用的建模过程,并通过对实例的应用,分析预测精度。 | 李维鹏 | 2019 | 电子制作2019，0，12： | 0 |
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