电力负荷的预测方法的建模与仿真

研究电力负荷预测准确性问题,电力负荷与天气、经济、假期等多种因素密切相关,变化规律具有周期性和随机性,单一预测方法不能全面进行准确预测,导致电力负荷预测精度低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种ARMA和BP神经网络的组合预测方法.首先采用ARMA模型对电力负荷的周期性变化规律进行预测,然后结合BP神经网络方法对电力负荷的随机变化规律进行预测,最后将2种预测结果进行相加,得到组合模型的电力负荷预测结果.采用某市电力负荷数据对组合模型预测性能进行验证,实验结果表明,组合模型充分利用了单一模型优势,使电力负荷的预测提高了精度,为电力负荷的预测提供了有效手段.     

神经网络在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,针对精确测量电力负荷,由于影响电力负荷因素之间存在着菲线性,因素之间存在冗余信息,传统的数学模型在电力负荷预测中精度较低,为了有效提高电力负荷的预测精度,提出了一种主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的电力负荷预测方法.利用PCA对电力负荷的影响因素进行特征提取,以BP神经网络对经过PCA处理得到的新的变量进行训练建模,采用PCA - BP神经网络模型对河南某地区的电力负荷进行了仿真.结果表明,相对于参比模型,可有效地消除因素间的冗余信息,降低了BP神经网络的输入维数,简化了网络的结构,加快了学习速度,显著提高了电力负荷预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效.     

中长期电力负荷预测研究

为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法.     

小波神经网络在粮食产量预测中的应用

文章提出一种基于小波神经网络的粮食产量预测模型。给出具体的网络学习算法,并结合算法对我国粮食产量进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快,预测精度高的特点。     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。     

基于小波神经网络的城市建设用地预测

城市建设用地的准确预测是城市土地总体规划的重要决策基础。通过对影响城市建设用地主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的城市建设用地预测模型,并给出相应的网络学习算法。以湖南省长沙市为例,建立了基于小波神经网络的长沙市建设用地预测模型,比较分析了小波神经网络模型与灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的预测结果。分析结果表明:小波神经网络模型比灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的收敛速度快、预测精度高,在城市建设用地预测中更具应用价值。该成果为城市建设用地预测研究提供了有益参考。     

联合灰色模型和神经网络的短期电力负荷预测

电力负荷受温度、湿度等因素影响,因而呈现出典型的非线性和随机性特征,传统单一模型存在预测精度低,泛化能力弱等问题,为此提出一种联合灰色模型(Grey Model,GM)和BP神经网络的组合模型实现对短期电力负荷的高精度预测.GM在小样本、贫信息条件下具有较强的预测能力,但是面对非线性问题时表现不佳,而BP神经网络具有强...     

连续小波过程神经网络及其仿真研究

在小波分析和过程神经网络理论的基础上，提出了连续小波过程神经网络模型，其隐层为过程神经元，隐层激活函数采用小波函数．该网络结合了小波变换良好的时一频局域化性质及过程神经网络可以处理连续输入信号的特点，因而学习能力强，精度高．给出了小波过程神经网络学习算法，并以航空发动机滑油系统状态监测为例，分别利用传统BP网络和小波过程神经网络进行预测．结果表明，小波过程神经网络收敛速度快，精度高，优于BP网络的预测能力，同时也为航空发动机滑油系统状态监测问题提供了一种有效的方法．     

计及光伏及风电并网的电力系统短期负荷预测

为提升光伏、风电等分布式能源大量接入电网后短期电力负荷的预测精度,促进电网消纳能力提升,本文对光伏出力及短期用电负荷采用小波——径向基函数(RBF)神经网络预测方法;对风力发电首先利用总体平均经验模态分解(EEMD)方法对其功率数据分解,再采用BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、ELMAN神经网络四种神经网络预测方法进行预测,并用粒子群算法(PSO)和灰色关联度(GRA)修正。最后,利用等效负荷的概念,分析光伏、风力发电并网对于短期电力负荷预测的影响,并将三种模型有效结合,得到了考虑光伏及风力发电并网的电力系统短期负荷预测的等效负荷预测模型。实例分析表明,本文所提方法相较于其他方法在该预测项目上具有相对更高的预测精度。     

高频随机时间序列分量的稳定预测方法

针对小波分解预测方法中高频随机序列预测精度低的问题,采用一种自行开发的小波神经网络工具箱进行预测,该方法既有小波函数信号特征提取能力,又有BP神经网络工具箱快速、方便、鲁棒性强等特点,同时给出了神经网络初始化方法.该方法的显著特点是简捷、快速、实用性强,可以克服非平稳信号预测及大批量数据的训练问题,对推广小波神经网络的应用具有重要意义.对短期电力负荷预测的仿真实验结果表明,该方法绝对平均精度达到1％以上,并具有较高的预测效率.     

基于优化小波BP神经网络的燃气短期负荷预测

在燃气短期负荷预测问题的研究中,燃气负荷由于受天气、人为活动等因素的影响,呈现出一种非线性特性,单个神经网络的局限性限制了其预测精度.为了有效的预测天然气短期负荷,提出了一种混沌遗传算法优化的小波BP神经网络预测模型.小波网络结合小波变换良好的时频局部特性和神经网络的自学习能力,加强了网络的函数逼近能力.利用混沌遗传算法的全局优化搜素能力对网络连接权值、阈值和伸缩平移尺度的优化求解,加快了网络的收敛的速度,建立最优的燃气负荷预测模型.将组合模型应用于上海燃气短期负荷预测,结果表明改进检测模型具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

基于小波神经网络法的短期风电功率预测方法研究

基于小波与BP神经网络,提出一种小波与BP神经网络结合的方法对短期风电负荷进行预测。运用小波能够精确地提取时间序列的细微特性和BP网络的输出反馈作为输入神经元数据增加了数据信息量的特点,构建了小波神经网络预测模型,经实际数据证明该方法提高了预测的精确性。     

一种小波神经网络的电力短期负荷模型研究

为了提高电力短时负荷预测精度，提出一种基于小波神经网络的短期负荷预测模型。通过小波分析进行负荷序列分解，获得不同频率负荷分量规律；由粒子群算法进行粒子群适应度排序，提升算法收敛速度和收敛能力；为避免算法陷入局部收敛性，引入混沌理论来增强全局搜索能力。将改进的PSO-WNN短期负荷预测模型应用于实例验证中表明：PSO-WNN模型相较于传统WNN模型和PSO模型对电力短时负荷的预测精度分别提高了3.16%和2.12%,预测效率提高了近一倍，算法能有效满足电力调度短时负荷预测的需求。     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷。针对 依靠先前的经验 来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差。实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷。     

基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

针对传统的电力负荷预测的不足，利用Elman神经网络时变能力强、误差可控、预测精度高等优点，提出一种基于循环结构Elman神经网络的电力负荷预测模型。采用学校实习基地的某企业半个月的电力负荷历史数据作为原始数据，并通过MATLAB平台进行仿真，对提出的预测方法和模型进行了研究，分析检验所建立模型的实际预测能力。首先对负荷样本数据归一化运算，使Elman神经网络输入层变量集中在[0,1]区间内，再对所建立的网络模型进行训练，使系统具备适应时变能力，增强系统全局稳定性。仿真分析结果显示：基于Elman神经网络的电力负荷预测模型预测误差小、精度高，预测速度快，表明了所提出的预测模型具有一定的实用价值。     

网络流量预测的建模与仿真研究

研究网络流量准确预测问题,网络流量变化是一种具有时变性、多尺度和突发性的非线性系统,由于传统时间序列预测方法很难揭示内在变化规律,导致网络流量的预测精度比较低.为了提高网络流量的预测精度,提出一种小波分析BP神经网络的网络流量预测模型.模型首先通过小波分析对网络流量进行分解,得到网络流量信号的近似和细节部分,然后进行重构提取多尺度特征,最后将重构的网络流量数据输入到BP神经网络,利用BP神经网络的非线性能力对网络流量进行训练、建模并预测.仿真结果表明,小波神经网络方法提高了网络流量预测精度,是一种有效实用的网络流量预测方法.     

小波与神经网络相结合的网络流量预测模型

针对网络流量序列的非线性和多时间尺度特性,提出了一种将小波变换与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型.该模型吸取了小波变换的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,分别使用RBF神经网络和Elman神经网络进行预测,把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果.     

基于小波神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义。传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低。为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波神经网络具有小波分析和神经网络两者的优点,非线性拟合能力强,收敛速度快,训练精度高,可以对短时交通流量预测进行局部分析,非常适合非线性预测。文中建立了小波神经网络模型,构造了交通流量样本集,对样本数据训练至收敛,然后选取一定数量的样本数据进行测试。测试结果表明,采用小波神经网络进行短时交通流量的预测不仅预测精度高,而且收敛速度快,实时性好,具有一定的应用价值。     

模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用

在电力市场下的短期负荷预测问题中,考虑到天气和其它影响因素,将模糊系统与神经网络在负荷预测系统中按串联方式连接组成模糊神经网络(FNN),进行短期负荷预测.在负荷预测过程中,首先对负荷、天气、日期等数据进行模糊化处理,然后采用两种典型有效的改进BP算法对神经网络进行训练,并比较其速度与精度等.最后用训练好的网络进行预测,将预测结果与实际数据进行比较,证明其具有较好的预测效果.