基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测

为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能,实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的,采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法来改进传统的BP算法,并构造电力系统负荷预测模型。结果表明,基于L-M算法的神经网络预测模型具有较高的预测精度,在农村电力系统短期负荷预测方面具有较高的使用价值。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性，提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

基于神经网络电力系统短期负荷预测的MATLAB实现

介于电力负荷预测在电力系统中的重要性,首先描述了电力负荷预测对电力系统的重要意义,分析了传统电力负荷预测方法的优缺点,在详细分析BP神经网络原理的基础上,设计了负荷分析方案,通过对某市负荷数据的分析,并且在充分考虑了日常负荷与天气因素的关系之后,建立了神经网络短期负荷预测模型,并进行短期预测,验证了其具有较高的精度,且具有很强的稳定性,适合多种不同的预测环境。     

农村电力系统负荷预测方法研究

农村电力系统负荷预测在农村电网发展规划过程中是一项十分重要的基础性工作。该文系统地讨论了影响农村电力系统负荷预测的主要因素、负荷预测的基本步骤以及常用的预测方法。     

电力系统负荷预测研究综述及其发展方向

随着我国社会主义现代化建设的不断加快,我国电网事业的发展越来越迅速,规模日益庞大,朝着大机组、特高压的方向不断前进.但是由于现代市场竞争机制的不断变革,节能减排方针的不断推动,从而对电能质量的要求越来越高,电力系统负荷预测的发展正面临着挑战.本文主要通过概述电力系统负荷预测,深入讨论电力系统运行的规律,研究电力系统负荷预测的发展方向,在理论上为我国电力事业的发展方向做出了展望.     

基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测

根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。     

瑞安市近47年雷暴气候变化特征分析及其预测

利用浙江省瑞安市1960～2006年47年的逐日雷暴资料,分析了瑞安市雷暴日数的年、季、月变化,雷暴持续期及不同保证率下的雷暴初、终日,并利用马尔柯夫概型统计方法对2007年的雷暴日数进行预测。结果表明:瑞安市年平均雷暴日数为43 d;平均初日为2月26日,平均终日为10月16日;一年12个月都有可能出现雷暴,主要集中在3～9月,其中以8月最多,12月最少,有明显的季节变化;1988年以来,每年雷暴发生的日数有减少的趋势。应用马尔柯夫链预测2007年瑞安市的雷暴日数为32～38 d,并就雷暴日数的气候变化特征和预测的应用提出建议。     

基于平衡策略的支持向量机在电力系统中期负荷预测的应用

针对电力负荷中期预测比较困难并且存在较大误差的问题,提出了基于径向基核函数与基于平衡策略的Sequential minimal optimization(SMO)改进算法相结合的负荷中期预测方法,结合EUNITE网络提供的实际数据,研究了日最大负荷的前后期关系、日最大负荷与节假日的关系和当日与对应星期数的相关性,建立了相应的电力负荷中期预测模型。并对预测结果进行了分析。算例表明,该算法具有运算速度快、精度较高的优点。     

土地利用关系法在非点源污染负荷预测中的应用

流域土地利用与非点源污染之间的关系非常密切。当流域内降雨特性近似时,基于土地利用类型－污染物负荷相关性的土地利用相关法很适合我国有限资料条件下的污染负荷预测。分析了土地利用关系法的基本原理和方法,结合在陕西黑河水库的应用实例,结果表明这种方法具有结构简单、应用方便的特点,适宜预测土地利用变化后的非点源污染负荷。     

Elman神经网络在农网短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法。先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行短期预测。预测实例表明,基于Elman神经网络的预测方法比基于BP神经网络的预测方法具有更好的预测效果。     

基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测，

提出了一种基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测方法：首先对原始的时间序列数据进行移动平均处理,然后分别建立多个灰色GM（1,1）模型并进行优化组合．实例研究结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

农产品市场价格短期预测方法与模型研究——基于时间序列模型的预测

为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模型的预测精度更高,准确率达到95%以上。在实证分析的基础上,采用组合预测方法对2010年西红柿价格进行了预测。     

季节性周期预测法在建立降雨预报模型中的应用

利用季节预测法建立了三江平原井灌水稻区大气降雨预报模型 ,经与实测值比较 ,精度较高。可在灌区降雨预防及灌溉管理中应用。同时对于该地区推求水稻净灌溉需水量、灌溉定额、优化灌溉制度、节约地下水资源、实施节水灌溉等方面具有重要意义     

Atmospheric science. Weather forecasting with ensemble methods

Traditional weather forecasting has been built on a foundation of deterministic modeling--start with initial conditions, put them into a supercomputer model, and end up with a prediction about future weather. But as Gneiting and Raftery discuss in their Perspective, a new approach--ensemble forecasting--was introduced in the early 1990s. In this method, up to 100 different computer runs, each with slightly different starting conditions or model assumptions, are combined into a weather forecast. In concert with statistical techniques, ensembles can provide accurate statements about the uncertainty in daily and seasonal forecasting. The challenge now is to improve the modeling, statistical analysis, and visualization technologies for disseminating the ensemble results.     

基于马尔可夫模型的贺州市旱涝预测系统研究

基于贺州市历史观测的降水数据对马尔可夫模型进行了研究和改进,并利用VC＋＋、VB等计算机语言,开发了贺州市旱涝预测系统,实现了业务化应用。结果表明,在月尺度、季尺度和年尺度上,该模型都有较好的预测能力。     

西双版纳热带季节雨林太阳辐射特征研究

为探讨热带季节雨林太阳辐射特征,利用西双版纳2003年热带季节雨林太阳辐射整年观测资料,统计、分析了热带季节雨林冠层太阳辐射能量平衡各分量的年、季节和日变化特征. 得出热带季节雨林林冠太阳辐射年日总辐射为13.75 MJ/m[[sup]]2[[/sup]],各辐射分量占年总辐射的百分率为净辐射59.98%、有效辐射28.68%、反射辐射11.34%、透射辐射7.13%. 因季节间气候特征的差异,使得雾凉季林冠上的太阳辐射时间变率较小,而雨季的较大;干热季则受林冠集中换叶的影响,太阳辐射各分量的变化较为特殊. 在热带季节雨林,透射辐射具有不可忽视的强度,特别是干热季时数值较高;一天中,透射辐射数值在中午较高,并且干热季时存在“突跃现象”,其12:00的透射百分率可达49.9%. 林冠向上的长波辐射呈现单峰的时间变化趋势,而大气向下的长波辐射呈现双峰双谷的时间变化,使得林冠上的有效辐射均为正值. 从年平均状态来说,热带季节雨林林冠均是作为热源向外放热,呈现加热近旁空气的热力效应. 由林冠放出的向上的长波辐射,虽然在不同月份和季节间数值有所差异,但都具有较好的日变化规律;但大气向下的长波辐射则受大气状况的影响,不仅在不同月份和各季节间数值不同,在不同季节其时间变化也有较大差异;由此引起林冠上的有效辐射值随月份的改变而不同,且在不同季节的时间变化也呈现较大差异. 年反射率的时间变化除与通常出现的早、晚高的状况之外,在昼间还出现上午高、下午低的变化趋势;年透射率的时间变化则表现出中午数值最大,上午、下午数值较小的变化趋势. 热带季节雨林太阳辐射各分量数值、百分率及长波辐射、反射率与透射率变化趋势,与西双版纳特殊的气候条件,以及由此导致的森林群落林相的变化等有密切关系.      

滨州市用电负荷与气象要素的关系及预测

利用2006年1月～2008年5月滨州市电力公司用电负荷资料,对气象负荷与气象要素的关系进行了分析、总结,并利用逐步判别的方法建立了滨州市用电负荷的预测模型,分别给出了逐日用电量、15min最大用电量与气象要素的统计回归方程和预报方程,通过检验,取得了较满意的效果。