基于改进RBF网络算法的电力系统短期负荷预测

提出了一种交替梯度算法对径向基函数(RBF)神经网络的训练方法进行改进,并将之运用于电力系统短期负荷预测.交替梯度算法通过优化输出层权值和优化RBF函数的中心与标准偏差值来实现.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.所构建的负荷预测模型综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,并在预测形式上做了巧妙处理.预测结果表明改进的RBF网络算法具有一定的实用性.     

基于RBF神经网络和BP神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测

基于某超超临界660 MW机组燃煤锅炉现场热态实验数据,利用MATLAB智能工具箱,分别采用径向基(RBF)神经网络和BP神经网络对该锅炉NOx排放特性进行建模,采用交替梯度算法对RBF神经网络预测模型进行输出层权值及RBF函数的中心与标准偏差值优化,对BP神经网络采用动量法进行改进。2种模型的仿真和预测结果对比分析表明:参数优化后的RBF神经网络预测模型预测结果的最大误差为3.0%,平均误差为1.75%;改进后的BP神经网络预测模型预测结果最大误差为6.6%,平均误差为4.5%;2种建模方法均具有较好的准确性和泛化能力,其中RBF神经网络模型的计算速度快,拟合和泛化能力更强。     

基于QPSO_RBF的电力系统短期负荷预测

针对径向基函数(RBF)网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化(QPSO)算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适应值的参数。用优化后的网络进行负荷预测,结果表明,该方法与传统的负荷预测方法相比,减少了训练时间并提高了预测精度,具有较好的应用前景。     

基于QPSO_RBF的电力系统短期负荷预测

针对径向基函数(RBF)网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化(QPSO)算法训练 RBF 网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将 RBF 网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适应值的参数.用优化后的网络进行负荷预测,结果表明,该方法与传统的负荷预测方法相比,减少了训练时间并提高了预测精度,具有较好的应用前景.     

粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数（RBF）神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型：粒子群优化的RBF神经网络模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测。仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性。     

粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型.粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测.仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性.     

RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。     

基于径向基函数优化的短期负荷预测方法

为提高短期负荷预测模型的精确度,研究了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络参数优化的短期负荷预测方法。首先,对短期负荷影响因素进行分析,建立了计及温度累积效应的温度变量量化模型和计及负荷修正的日期类型变量量化模型;其次,建立基于RBF神经网络的短期负荷预测模型,分别基于近邻传播算法和遗传算法对RBF神经网络隐层节点的中心矢量和基宽参数进行优化;最后,基于某地区轻工业行业的夏季负荷数据进行了算例分析,结果表明,相比于未考虑参数优化的预测模型,可在一定程度上提高短期负荷的预测精度。     

应用近邻传播算法改进RBF的短期负荷预测

为了更有效地挖掘电力负荷样本数据的信息规律,提高径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的预测精度,提出了一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法。该算法根据电力负荷数据的内部周期相似性规律,利用近邻传播算法将样本数据进行聚类处理,获取样本数据的类中心点,并将此作为RBF神经网络的中心矢量,同时根据类中心距离设置基宽,最终实现样本数据的训练以及未来电力负荷的短期预测。通过对未来一天的负荷预测,验证了该思路,为电力负荷短期预测提供了一种新方法。     

基于PSO算法优化GRU神经网络的短期负荷预测

为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型。首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度。通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。     

改进径向函数网格（RBFN）在电力负荷预报中的应用

本文根据电力系统短期负荷预报的特点和径向基函数神经网络的非线性辨识功能，提出了一种负荷预报的新算法－ＲＢＦＮ算法。该算法能够体现负荷的波动性和气候对负荷的影响，收敛速度较快，由于采用丛聚技术调整径向基函数中心，该算法具有较高的预报精度，通过对实际系统的实验表明：可用于提前２４小时的电力系统负荷预报。     

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算法RBF在非线性拟合方面的优势,结合岭回归对RBF神经网络输出层权值进行参数估计,有效消除输入多重共线性问题,采用广义交叉验证法对构建的模型进行评估,寻找最优岭参数,提高了电力负荷预测精度。通过实际负荷预测案例,与传统BP神经网络负荷预测方法进行比对,验证了提出的电力负荷预测方法较传统方法具有较好的稳定性和较高的预测精度,为电力负荷预测提供了新思路。     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。     

基于AGA—RBF神经网络的短期负荷预测

针对RBF神经网络的不足以及传统遗传算法的特点,采用浮点数编码的自适应遗传算法（AGA）作为RBF神经网络的学习算法．来确定RBF神经网络的隐含层的中心参数和宽度参数,形成AGA—RBF网络来进行负荷预测,并通过实例验证,该方法与RBF神经网络相比,能有效地提高预测精度和改善网络性能。     

基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测

文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。     

基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。     

神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述

神经网络是目前研究最多的短期负荷预测方法。详细综述了BP网络、RBF网络以及小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。简单介绍了神经网络中常用的BP算法以及改进的BP算法。综述了神经网络在组合预测中的应用，并指出目前神经网络还存在的一些问题。     

基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法

针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。     

基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测

人工鱼群算法是一种新型的寻优策略,文中将人工鱼群算法用于RBF神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型.依据人工鱼群算法的神经网络,提出一种短期负荷预测的新方法,实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,是值得广泛推广的好方法.