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关于短期负荷预测精度提升的探讨 (2012年)。

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简介：
本研究主要着眼于使用和维护这两个关键维度，深入分析了提升短期负荷预测精度的具体策略，并将其细化为七个相互关联的方面。为了持续地优化短期负荷预测的水平和精度，务必注重周到的维护工作，并充分挖掘其应用潜力。

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  • 关于提升短期负荷预测准确性的思考（2012年）
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    本文发表于2012年，探讨了提高短期负荷预测准确性的策略与方法，旨在为电力系统的稳定运行提供有力支持。 本段落主要从使用和维护的角度出发，探讨了七个方面的内容以提高短期负荷预测的精度。只有通过精心维护与深入应用，才能不断优化并提升短期负荷预测的质量和准确性。
     
  • 短期内的负荷预测
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    简介：短期负荷预测是指对未来几天或几小时内的电力需求进行估计的技术。它对于电网调度、能源管理和稳定供电具有重要意义，能够帮助电力公司优化资源配置和提高服务效率。 为了克服BP算法的缺陷，我对该算法进行了改进。确定连接权修正值的过程实际上是优化计算中的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面呈现为窄长型时，这种算法会导致网络在谷底两侧频繁跳跃，影响了收敛速度。最常见的一种改善方法是加入附加动量项以平滑梯度方向的变化，并提高算法的稳定性。 具体来说，在实际计算过程中，学习率η越大，则学习的速度会越快；然而如果设置过大则可能导致震荡效应。同样地，过大的动量因子α可能会导致发散现象的发生，而较小的值又会导致收敛速度变慢。 此外，为了应对BP网络容易陷入局部极小点的问题，我采用了人工遗传算法来优化初始权值。这种遗传算法基于生物进化理论设计而成，并且本质上是一种全局搜索方法。它只需提供目标函数描述即可从一组随机生成的“种群”开始，在整个解空间中寻找最优解。 由于该算法擅长于进行全局搜索并且有较高的概率找到真正的全局最优点，因此将其用于前期探索可以有效克服BP网络容易陷入局部极小点的问题。通过结合遗传算法（GA）和反向传播算法（BP），形成一种新的混合训练方法——即GA-BP模型，利用遗传算法优化初始权值及阈值，并借助BP法则沿负梯度方向调整这些参数以完成神经网络的培训。 这种方法避免了传统BP网络陷入局部极小点的问题，同时实现了对整个预测系统的优化。在实际应用中，该策略能够更为精确地实现城市用电量的预测任务。
     
  • 2015-2016年度短期电力负荷预测数据集
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    2015-2016年度短期电力负荷预测数据集提供了中国某省会城市在两年间的逐小时电力需求历史记录，旨在支持研究人员进行短期电力负荷预测的研究与模型构建。 2015-2016短期电力负荷预测数据集包含了日期和用电量的相关信息。
     
  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
    优质
    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。
     
  • 短期电力负荷预测数据集
    优质
    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息，涵盖历史用电量、天气条件等变量，旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）提供用于研究和分析的资料。
     
  • 短期电力负荷预测分析1
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    本研究聚焦于短期电力负荷预测技术，通过综合分析历史用电数据与影响因素，旨在提升预测精度，为电网调度和管理提供科学依据。 1. 数据预处理 22. 模型搭建 43. 训练与验证 54. 结果分析 85. 总结 数据预处理、模型搭建、训练与验证和结果分析等步骤是项目的主要组成部分，每个阶段都至关重要。
     
  • 基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测
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    本研究提出了一种结合EEMD、MIPCA和LSTM的技术框架，用于提高燃气短期负荷预测精度，为能源管理和规划提供有力支持。 燃气负荷受天气状况及经济发展等因素影响较大, 导致其变化趋势具有复杂性和特征因子的冗余性, 从而降低了预测精度。为解决这一问题，在处理燃气负荷的复杂性方面，采用了EEMD自适应时频局部化分析方法，将非线性、非平稳性的燃气负荷数据分解成一系列平稳的本征模式分量和剩余项。在应对特征因子之间的冗余性问题上，则结合了PCA与互信息分析，在选择特征向量的过程中用互信息替代协方差矩阵中的特征值，有效避免了传统PCA方法仅关注变量间相关性的局限，并忽略了它们与燃气负荷实际数值的相关关系。最后针对不同子序列分别构建LSTM模型，预测并重构各分量的预测结果以得出最终结论。通过使用上海地区的燃气数据进行验证实验，结果显示本段落提出的方法在测试集上的MAPE值为6.36%，优于其他模型的表现误差水平。
     
  • 关于BP神经网络的短期电力负荷预测研究
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    本研究探讨了利用BP（Back Propagation）神经网络进行短期电力负荷预测的方法与效果，通过优化算法提高预测精度，并分析其在实际应用中的可行性。 本段落探讨了基于BP神经网络的短期电力负荷预测研究。鉴于电力负荷预测在电力系统中的重要性，文章首先阐述了该预测对电力系统的意义，并概述了电力负荷预测的基本原理和步骤。