简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题，给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法，挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式，并按相似性进行分组，同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法，分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略，实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

简介：摘要：随着新能源电力系统的迅速发展，短期电力负荷数据预测与调度策略的研究变得尤为重要。本文针对新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略展开研究，通过对负荷数据的预测，能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性。对短期电力负荷数据预测的方法进行了综述，包括传统的时间序列分析方法和基于机器学习的预测方法。然后，结合新能源电力系统的特点，提出了一种基于深度学习的电力负荷数据预测模型。该模型能够利用历史负荷数据和天气数据，实现准确的负荷预测。接着，针对负荷预测结果，提出了一种基于优化算法的电力调度策略。通过优化发电机组的出力和能源存储系统的充放电策略，能够实现对电力系统的有效调度，提高新能源的利用率和电力系统的性能。

简介：摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面，精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划，合理调度和分配资源，从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展，对电力的需求不断增长，电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素，这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来，人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性，人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点，现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用，并且取得了良好的效果。近年来，人工神经网络领域取得重大突破，涌现出一个新的深度学习研究领域。

简介：摘要：社会经济水平日渐提高,居民用电需求相应增加,电力企业为满足电力资源调度需要,针对短期电力负荷准确预测,根据预测结果制定电网调度方案.电力大数据背景下探究常用预测方法,推动电力企业实现经济效益和社会效益双赢.希望理论研究者和从业者能够从中获取灵感,为电力负荷精准预测做出积极贡献。

简介：摘要：随着信息技术的不断成熟与发展，为各行各业的发展都带来了众多的便利，与此同时，各行各业都在不断的进行在信息化建设，电力企业也不例外，也在积极的进行着智能电网的建设，以推动电力系统运行质量的不断提升，这是时代发展的必然要求。在电力系统的运行过程当中，每天都会产生大量的电力数据。在这样的发展背景之下，我们进入了电力大数据时代，这对电力负荷的预算也提出了更高的要求与标准。电力负荷的预算准确性与时效性不仅与电力系统运行的稳定与可靠有着直接的关系，而且直接关系着社会的正常用电。因此有效保障电力负荷短期预测的准确性与时效性至关重要。基于此，本文在概述电力大数据的特点，以及分析电力大数据下的短期电力负荷预测必要性的基础上对电力大数据下的短期电力负荷预测进行了深入的研究，以供参阅

简介：摘要：电力系统历史负荷数据的准确与否对负荷预测效果有重要影响，首先采用减法聚类算法得到历史负荷数据的聚类数目和聚类中心，并以此来作为模糊c-均值聚类的起点，然后通过负荷曲线的横向相似性找出不良数据，最后修正不良数据，得到连续准确的负荷数据。

简介：摘要：电力系统是人们日常生活的必需，也是经济繁荣的保障与支撑。在电网运行过程中，电能的生产、传输与消耗是同时进行的，如果无法预知负荷需求，则有可能导致资源不足或浪费。随着电网规模的扩大，受天气、地理环境、政策等因素影响，负荷预测的难度也越来越大，捕捉负荷的非线性以及不确定性的趋势走向也变得越来越困难。因此，在实际生活中，科学准确的负荷预测在提升供电可靠性以及策略调配方面都具有极为重要的现实意义。

简介：负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块，对电网的安全、经济运行具有重要的意义。负荷预测主要综合考虑系统的运行特性、社会影响、自然条件以及增容决策等因素，在历史负荷数据的基础上，进行一系列数学计算，在满足一定精度要求的情况下，得出未来某特定时刻的负荷值。传统短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰，尤其在小水电分布众多的地区预测精度不高。文章针对短期负荷预测的特点，将数据挖掘技术引入短期负荷预测中，并给出了系统的解决方案，可应用于小水电众多的电网环境或类似环境。实例运算表明该系统可有效地提高预测精度。

简介：摘要我国的经济社会不断发展，科学技术水平不断提升。网络信息技术是现代化技术的代表，随着网络信息技术应用范围的不断扩大，海量数据产生，人们进入到了大数据的时代之中。海量数据为电力负荷短期预测分析提供了新方法，建立数据模型进行分析，可以提高电力负荷预测的水平。本文将具体探讨基于海量数据下的电力负荷短期预测问题，希望能为相关人士提供一些参考。

简介：摘要本文提出了一种基于Hadoop优化的支持向量机求解大数据背景下电力短期负荷预测问题的新方法。该方法首先采用量子行为优化粒子群的模糊C聚类模型将历史负荷进行聚类分析，然后将聚类后的负荷数据和其对应影响因素数据进行Hadoop云平台的数据存储和匹配，进而提高预测模型输入量的精确度和响应速度，最后进行建模仿真预测。针对某地区的海量负荷数据进行建模仿真，并在预测精度和预测时间两方面与未经过数据预处理的支持向量机预测模型进行比较，仿真结果表明基于Hadoop优化的支持向量机预测模型在面对大量数据时，该方法能够在保证预测精度的基础上大大缩短了预测时间。

简介：摘要准确的电力短期负荷预测是电网调度制定发供电计划和做好电网供需平衡的关键，作者根据多年来国内外负荷预测方面的研究成果，对电力负荷的传统预测方法和现代预测方法进行了高度概括，对现有方法的经验积累及改进提供了参考，同时对未来的预测技术进行了展望。

简介：摘要电力系统负荷预测是在掌握系统的运行特性、社会条件、自然条件、经济运行条件、负荷本身等规律的基础上，通过历史数据的建模对未来负荷发展变化进行的可靠估计。电力系统负荷预测是能量管理系统的重要组成部分。提商负荷预测精度可以提髙发电设备的利用率，实现调度部口的机姐的组合优化，同时加强经济调度的有效性。负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度的一项基础工作，其重要性不言而喻。基于此本文分析了数据挖掘技术的短期负荷预测。

简介：摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。传统的预测方法会出现不同程度的预测误差，如时间序列法没有考虑社会活动、天气等对负荷的影响，从而会出现较大的预测误差，将优选组合法应用到短期负荷预测中，能弥补传统预测方法的不足，降低预测误差，有效地提高预测的精确性。

简介：摘要在我们国家的经济飞速发展的带动下，电力已经被广泛的应用于更行各业，也同样渗透到人类生活的各个方面.短期负荷预测是电力系统运行和分析的基础，提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。在现代电力系统中，考虑气象因素成为相关部门改进负荷预测精准度的重要方法之一。基于我国某两个地区的长期电力负荷数据和气象因素数据，建立多元回归气象选择模型和时间序列预测模型，综合运用EVIEWS与MATLAB软件，分析日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与日最高温度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量5个气象因素的关系，并对未来短时间内的电力负荷进行预测，可以为城市电网的科学发展规划提供有价值的参考依据．

简介：摘要：在能量管理系统当中，电力系统短期负荷预测是非常重要的一个组成部分，对于估计电网的动态状态，调度负荷还有降低发电成本等有着非常重要的意义。基于此，文本从大数据技术的应用角度，对电力负荷预测的现状以及变化特征进行了分析，希望本文所作分析能够为有关研究人士带来借鉴和参考。

简介：摘要：分析了电力系统短期负荷预测的特点及影响负荷预测准确性的相关因素。阐述了传统负荷预测方法存在的不足及将大数据系统引入负荷分析过程中的优势，将传统负荷方法与大数据分析相结合，可在进行负荷分析的同时利用大数据技术将各项影响因素与大数据进行比对，减小误差提高负荷预测精度，为电力系统进行短期负荷预测提供借鉴。

简介：摘要：由于人们用电需求的逐渐增多，对电力系统中的短期负荷的准确性、时效性都在加大，所以需要对其进行预测。文章主要基于大数据技术，对短期负荷预测的方法进行分析，主要采用时间序列预测技术、基于大数据的神经网络预测技术、模糊逻辑预测方法、利用大数据进行电能采集和负荷管理等方法，对电力系统中的短期负荷进行预测，保证电力系统的运行更加安全、高效。

简介：摘要：在事件不断变化的过程中电力负荷也会产生一定程度的变化，我们将这种情况下的某一个周期内的电网或者区域出现的一些最小或者最大负荷值称为这一统计期的最小负荷或者最大负荷。根据统计周期的不同可以将最大负荷分为年周期、月周期、日周期的最大负荷，而最小负荷也是分为面周期、月周期、日周期的最小负荷。而在电力负荷中平均负荷的概念指的就是某个周期之内负荷的平均值。在正常情况下我们对时间不断变化过程中电力负荷的波动规律用负荷曲线来进行表示，负荷曲线的主要功能是描某一个时间段内负荷在时间变化过程中的波动，曲线之中的横轴一般用来表示时间，而纵轴方向表示的一般为负荷的绝对值。在对负荷进行预测的过程中的准确性常常会受到很多因素的影响，而对这些影响因素进行有效的分析是保证电力负荷预测准确性的关键。

简介：摘要电力系统的作用就是给各个行业和社会提供优质可靠电能，满足各个用户的需求。无论负荷的大小，对电力系统以后的规划或者运行研究来说，都有着重要的作用。随着电力系统的逐步发展，负荷预测也越来越显得重要。负荷预测是电力系统控制和行的基础，预测的准确与否对整个电力系统的运行、检修、规划等都有着至关重要的作用。