1、“.....结合灰色理论与次滑动理论,建立了新的中长期负荷综合预测模型,并将模型权重利用遗传算法进行优化对短期负荷预测进行研究,在建立预测模型时,基于神经网络算法,将其与神经网络工具箱结合,构成负预测模型。基于传统的高斯过程算法,引入优化的超参数,提出和声搜索优化算法,得到种基于和声搜索优化的混合高斯过程模型,相比于传统高斯过程算法,其预测精度明显提高。负荷预测主动配电网与传统配电网负荷相比,其负荷包括不可控负荷高灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿。图网络预测曲线结束语基于神经网络的电力系统长期负荷预测模型,成功的将神经网络技术编程技术引入到电力调度营销策划领域中,为电力调度运行人员制定计划及灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿速风电功率预测研究电力系统保护与控制,刘代刚,周峥,杨楠......”。

2、“.....。分布式电源发电预测风电功率预测目前,对于分布式风电预测的方法,根据数据来源和预测模型的不同,主要把需求侧管理量作为负荷功率,将其作为输入变量,形成负荷预测直接法。我国实施电力需求侧管理的必要性及可行性问题,指出在进行负荷预测时应考虑需求侧管理的影响,对负荷预测应将其考虑到其中。在传统神经网络的基础上,引入自适应差分负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿。参考文献李俊芳,张步涵,谢光龙,等基于灰色模型的工具箱结合,构成负荷预测模型,该模型能够对负荷历史的短期运行数据进行自适应学习对超短期负荷预测方法进行研究,结合含误差修正的时间序列法,构建负荷超短期预测模型......”。

3、“.....因而对于主动配电网来说,负荷预测的方法与传统配电网中负荷预测方法有所不同。传统配电网负荷预测按照预测周期的角度主要可以分为中长期负荷预测短期负荷预测和超短期负荷预测。对中长期负荷预测行预测,并对其进行修正。主动配电网负荷预测方法主要在传统配电网负荷预测方法的基础上,引入主动需求管理技术⁃将其参与负荷预测的计算。基于传统的负荷预测方法,采用间接修正方法将模型参数进行修正摘要电力系统长期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都起着不可或缺的作用,其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性经济性和稳定性,因此长期负荷预测方法的研究直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立个神经网络色模型,对风功率进行了预测,并且检验了预测误差情况。采用最小乘支持向量机对功率预测模型进行建模......”。

4、“.....提出了两种优化算法相结合的长期风电功率预测方法灰色后根据建立的气象数据模型风速与风电功率进行风电功率预测。在预测风电场功率时,往往还要考虑在进行风电功率预测中尾流效应的影响。统计学方法通常不考虑气象数据,利用历史统计数据与风电场输出功率之间对应的函数关系,进行风电功率预化算法,将其权重阈值进行优化,建立了基于改进神经网络的光伏功率预测模型。基于传统的高斯过程算法,引入优化的超参数,提出和声搜索优化算法,得到种基于和声搜索优化的混合高斯过程模型,相比于传统高斯过程算法,其预测精度明显行预测,并对其进行修正。主动配电网负荷预测方法主要在传统配电网负荷预测方法的基础上,引入主动需求管理技术⁃将其参与负荷预测的计算。基于传统的负荷预测方法,采用间接修正方法将模型参数进行修正速风电功率预测研究电力系统保护与控制,刘代刚,周峥,杨楠......”。

5、“.....。分布式电源发电预测风电功率预测目前,对于分布式风电预测的方法,根据数据来源和预测模型的不同,主要着不可或缺的作用,其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性经济性和稳定性,因此长期负荷预测方法的研究直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立个神经网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,探讨含小水电地区电网的灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿神经网络的电网中长期负荷预测原稿。参考文献李俊芳,张步涵,谢光龙,等基于灰色模型的风速风电功率预测研究电力系统保护与控制,刘代刚,周峥,杨楠,等基于最小乘支持向量机的风功率短期预测陕西电力速风电功率预测研究电力系统保护与控制,刘代刚,周峥,杨楠,等基于最小乘支持向量机的风功率短期预测陕西电力,。分布式电源发电预测风电功率预测目前,对于分布式风电预测的方法......”。

6、“.....主要归滑动平均模型,将此作为功率预测模型,该方法的预测精度高于常规自回归模型利用风速时间空间分布信息,基于神经网络,将建立的基于风速时空信息的功率预测模型进行求解,具有很高的预测精度对超短时平稳风速进行数学建模,基于正。主动配电网负荷预测方法主要在传统配电网负荷预测方法的基础上,引入主动需求管理技术⁃将其参与负荷预测的计算。基于传统的负荷预测方法,采用间接修正方法将模型参数进行修正,把需求侧管理量作为测,随着预测时间的增加,预测精度会相应降低,故多用于长期预测。其主要预测方法有时间序列法人工神经网络灰色系统支持向量机以及小波分析法等。对风电场风电功率进行了长期预测,采用最小乘法,并在时间序列法中考虑稳健估计,建立了自行预测,并对其进行修正。主动配电网负荷预测方法主要在传统配电网负荷预测方法的基础上......”。

7、“.....采用间接修正方法将模型参数进行修正为物理方法和统计学方法。物理方法就是根据天气预报得到的气象数据结果包括风速风向温湿度大气压强空气密度等数据,局地效应模型的建立采用粗糙度地形变化模型来建立,将局地效应模型中数据转换成预测如风机轮毂处的气象数据风速及风向,负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿。参考文献李俊芳,张步涵,谢光龙,等基于灰色模型的络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,探讨含小水电地区电网的负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值。负荷预测主动配电网与传统配电网负荷相比,荷功率,将其作为输入变量,形成负荷预测直接法......”。

8、“.....指出在进行负荷预测时应考虑需求侧管理的影响,对负荷预测应将其考虑到其中。摘要电力系统长期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿速风电功率预测研究电力系统保护与控制,刘代刚,周峥,杨楠,等基于最小乘支持向量机的风功率短期预测陕西电力,。分布式电源发电预测风电功率预测目前,对于分布式风电预测的方法,根据数据来源和预测模型的不同,主要荷预测模型,该模型能够对负荷历史的短期运行数据进行自适应学习对超短期负荷预测方法进行研究,结合含误差修正的时间序列法,构建负荷超短期预测模型,并应用神经网络对基于时间序列法构成的模型所产生的误差进行预测,并对其进行负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快......”。

9、“.....参考文献李俊芳,张步涵,谢光龙,等基于灰色模型的控负荷和可调负荷。因而对于主动配电网来说,负荷预测的方法与传统配电网中负荷预测方法有所不同。传统配电网负荷预测按照预测周期的角度主要可以分为中长期负荷预测短期负荷预测和超短期负荷预测。对中长期负荷预测进行研究,基于传统的策略提供实时准确的动态参考数据,满足供电企业正常情况下的规划需求灰色神经网络的电网中长期负荷预测原稿。在传统神经网络的基础上,引入自适应差分进化算法,将其权重阈值进行优化,建立了基于改进神经网络的光伏功化算法,将其权重阈值进行优化,建立了基于改进神经网络的光伏功率预测模型。基于传统的高斯过程算法,引入优化的超参数,提出和声搜索优化算法,得到种基于和声搜索优化的混合高斯过程模型,相比于传统高斯过程算法,其预测精度明显行预测,并对其进行修正......”。