一种基于进化算法的小波神经元短期负荷预测方法

提出了一种新的小波神经元网络(WNN)短期负荷预测方法。小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性。采用Morlet小波作为激活函数，应用进化算法学习网络的输入和输出之间的非线性关系。为解决小的训练误差并不表现为小的预测误差的问题，提出了一种自学习隶属度分析聚类的训练样本的选择方法。应用2002年某省电网的负荷数据和气象资料建模预测，结果表明本预测模型具有较高的预测精度和运行稳定性，普适性较好。     

基于模糊聚类识别及统计相关的短期负荷预测

应用模糊聚类理论，通过对负荷历史数据进行聚类和隶属度分析，依据模糊聚类和模糊模式识别、类别（或级别）变量特征值与概率统计相关分析等模型，根据模糊聚类参数与预测因子的前期特征值，确定相应的类别变量特征值，建立类别变量特征值与预测对象之间的相关关系，利用此相关关系进行负荷预测。应用隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的相关关系，可以同时考虑多种影响负荷因素，在算法上只是隶属度矩阵的阶数发生变化，预测过程简单明了。实践结果表明，此方法具有较高的预测精度，能较好地适应不同地区的负荷特性。     

基于蚁群聚类-Elman神经网络模型的短期电力负荷预测

在神经网络负荷预测实际应用中,突出的问题是训练样本大、训练时间长、收敛速度慢。针对负荷预测样本代表性问题,建立了基于蚁群聚类的Elman神经网络预测模型。对负荷历史数据进行蚁群聚类预处理,将聚类后的数据作为神经网络的训练样本。其目的是使输入样本具有代表性,改善网络训练时间和收敛速度,有效提高预测精度。通过某发电厂负荷数据的验证,该模型的预测结果精度较好。     

短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究

根据短期电力负荷预测的特点,提出一种负荷预测新算法－小波神经元网络负荷预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络,从而达到全局最优的逼近效果,同时有效地克服了人工神经元网络学习速度慢,难以合理确定网络结构,存在局部极小点的固有缺陷。经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,可用于短期电力负荷预测。     

基于硬C均值聚类算法和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出了一种联合使用硬C均值(hard C-mean,HCM) 聚类算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的电力系统短期负荷预测方法。与目前采用单一SVM的负荷预测方法相比,考虑了电力负荷变化的周期性特征,依据输入样本的相似度选取训练样本,即通过对学习样本的聚类选用同类特征数据作为预测输入,保证了数据特征的一致性,强化了历史数据规律。实际应用证明了该方法的有效性,该方法不仅提高了负荷预测精度,还缩短了预测执行时间。     

一种基于改进分类和回归树的神经元网络电力负荷预测方法

通过改进CART(分类和回归树)分类法选择训练样本，可以降低与预测日不一致负荷模式的影响，提高预测精度，并运用人工神经元网络预测下一天的96点负荷，主要包括3个部分，首先，运用CART分类法将输入空间分成若干矩形互斥区域，每一个区域对应一种负荷模式；其次，根据分类结果选取神经元网络的训练样本．最后，合理映射天气因素和日期、星期类型并进行预测．实际应用表明本方法对于大波动负荷地区能够改善预测精度，提高预测速度．     

基于模糊C均值聚类和样本加权卷积神经网络的日前光伏出力预测研究

为了应对大规模光伏并网给电网调度带来的挑战,提出了一种模糊C均值样本加权卷积神经网络(fuzzy c-meansweighted samples-convolutional neural network, FCM-WS-CNN)模型对日前分钟级光伏出力进行预测。首先采用距离相关系数和主成分分析法在原始气象数据中提取综合气象因子,再利用综合气象因子和历史功率数据的5个统计指标作为聚类特征,使用模糊C均值聚类将历史数据分为不同天气类型,基于隶属度矩阵对训练样本进行加权。最后利用加权后的训练数据构造FCM-WS-CNN模型。在实验分析中将上述方法与CNN模型和FCM-CNN模型相比较,结果表明所提出的方法具有更高的精度和鲁棒性,验证了所提模型的有效性。     

基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法.通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值.采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度.     

考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法

提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法，该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度，从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测，应用实例证明该方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性，因而具有广泛的自适应性，对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。     

基于SOM特征聚类及RBF神经网络的电力负荷预测方法研究

为了提高电力系统负荷预测的精度,维护电力系统运行的安全稳定性,提出一种基于特征向量的自组织映射聚类和改进的径向基函数神经网络相结合的电力负荷预测模型。通过提取能够体现每日电力负荷特性的特征向量,对样本进行聚类,采用具有相似特征的数据作为神经网络的训练样本,提高了样本规律性。采用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）修正神经网络粒子群速度及位置,以克服梯度下降、局部最优等问题对网络预测精度的影响。基于某地配电网电力负荷数据,验证了所提模型的有效性及良好的适应性。     

小波神经网络及其在电力负荷预测中应用概述

小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文介绍小波神经网络的构成原理、设计方法和优点,分析小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。文中所指小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测研究中得到验证。将小波神经网络应用于电力负荷预测的成果是令人鼓舞的。但是小波神经网络也存在收敛性差等缺点,还需要进一步研究适合小波神经网络的算法,以提高其性能。     

基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷具有非常大的不确定性,而其日负荷信号的频谱具有连续变化的特性。从信号频谱分析角度,对日负荷信息进行建模分析,并通过小波变换,将日负荷数据分解为不同尺度上的投影子序列,用子序列作为小波神经网络的训练样本,然后用训练好的神经网络模型对电力系统的短期负荷进行预测。在Matlab仿真软件中,采用某市某线路的某日负荷数据对算法进行仿真验证,取得了较好的预测结果。     

一种基才多方法组合的新型等值附盐密度预测模型

为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型。该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力。为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络．采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值。仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型。     

电力系统短期负荷预测的级联网络模型研究

提出一种基于BP子网络和小波网络的短期负荷预测的级联网络模型。在对气象影响因素与负荷关系深入分析的基础上,采用BP子网络来映射气象等不确定因素的影响。采用小波网络(预测网络)来映射历史负荷值的影响,它结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,明显地改善了神经网络难以合理确定网络结构和存在局部最优等缺陷。最后两级网络相互级联组成预测网络。研究算例表明,这种模型是优秀的。     

Short Term Load Forecast Using Wavelet Neural Network

This paper presents a wavelet neural network (WNN) model combining wavelet transform and artificial neural networks for short term load forecast (STLF). Both historical load and temperature data having important impacts on load level were used in the proposed forecasting model. The model used the three-layer feed forward network trained by the error back-propagation algorithm. To enhance the forecasting accuracy by neural networks, wavelet multi-resolution analysis method was introduced to pre-process these data and reconstruct the predicted output. The proposed model has been evaluated with actual data of electricity load and temperature of Hunan Province. The simulation results show that the model is capable of providine a reasonable forecasting accuracy in STLF.     

基于GIS的小波神经网络库区径流预报模型研究

提出了一种基于GIS与小波神经网络方法相结合构建而成的水库日径流预测模型(GWNNR),通过模糊C均值聚类分析将水库历史径流数据分成4类,并分别建立相应的小波神经网络预测模型,应用遗传算法(Genetic algorithm)和误差反传递(Back-propagation)算法对模型的参数进行优化,对某水库2005年日平均来流进行分类预测,结果表明,该方法具有较好的训练速度和较高的预测精度.     

基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势.经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

基于正交小波和长短期记忆神经网络的用电负荷预测方法

用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM）的用电负荷预测方法。该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果。通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模型,具有较高的预测精确性和稳定性。     

基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究

提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的小波神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。诊断结果表明,与常规神经网络诊断方法相比,频谱分析与这种小波神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效、并具有诊断速度快和泛化能力强等优点。