基于粒子群模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度,提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测。在构建网络模型时,考虑了气候、温度等因素的影响,并把它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。     

粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用

电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最优粒子的权向量和阈值及BP网络在这组权向量和阈值的实际输出值,最后得出第i个粒子的适应度函数。与其他方法相比,该算法预测精度较高:平均相对误差≤1.48%,最大相对误差≤4.10%,而且收敛速度快,预测结果满足短期负荷预测误差要求。     

短期电力负荷的智能预测方法研究

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化（SAPSO）算法和误差反向传播（BP）算法相结合构成SAPSO—BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,其收敛速度快于BP及PSO—BP算法,并且具有较高的短期电力负荷预测精度。     

基于改进粒子群神经网络短期负荷预测

在电力系统的发展过程中,电力负荷充当着非常重要的角色,电力负荷预测的精度显得尤为重要。为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了改进的粒子群-BP神经网络混合优化算法。采用自适应惯性权重改进的粒子群算法,使得粒子群算法的收敛速度和收敛精度有所提高,改进后的算法优化神经网络的过程中,对BP神经网络的初始权值和阈值等参数进行改善,并建立基于IPSO-BP算法模型对短期电力负荷进行预测。以某地的历史负荷数据进行训练仿真,结果表明,该模型的收敛速度和预测精度优于传统粒子群-BP神经网络模型。模型改善了粒子群算法和神经网络各自的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。该模型提高了短期电力负荷预测精度,平均相对误差在1%左右,模型可用于电力系统的短期负荷预测。     

基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测研究

粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

粒子群优化BP神经网络在短期负荷预测误差修正模型中的应用研究

短期负荷预测是电力系统安全稳定运行的前提与保证。误差修正模型是在考虑相关因素相似度识别的预测方法基础上,利用BP神经网络优秀的学习能力捕获相关因素与历史预测误差的非线性映射。针对BP网络存在的自身缺陷,采用改进粒子群算法优化BP网络参数,得到可靠的误差预测,建立误差修正模型对未来负荷进行修正预测。通过算例验证了其可行性和实用性,达到了提高短期负荷预测准确度的目的。     

基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测研究

粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测.实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度.     

基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。     

组合式粒子群神经网络的96点负荷建模的应用

粒子群算法是一种新型寻优策略,具有收敛速度快、收敛精度高的优点。提出一种改进粒子群神经网络的负荷预测模型,通过改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,改善神经网络的缺陷,将优化好的BP神经网络对某电力系统进行短期负荷预测。仿真结果表明,该算法收敛速度快,网络性能良好,并具有较强的自适应能力。     

基于粒子群优化神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测研究

为提高"煤改电"地区短期负荷预测水平,本文基于北京市大兴区"煤改电"工程,探索利用神经网络算法对"煤改电"地区短期负荷进行预测。本文首先研究了"煤改电"地区负荷的年周期、周周期以及日周期负荷特性,并对负荷预测进行分类,分析得出了负荷预测的主要影响因素,明确了负荷预测的步骤及误差分析方法。其次,本文研究了BP神经网络的构成和运算过程,分析了历史数据处理方法,建立了基于BP神经网络的"煤改电"地区短期负荷预测模型,并对短期负荷预测模型进行检验。最后,为进一步提高预测效果,本文研究利用粒子群算法和列文伯格-马夸尔特算法对神经网络进行优化改进,建立了基于粒子群算法优化的BP神经网络负荷预测模型,满足了预测目标精度要求。     

人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用

论述了人工神经网络预测电力系统负荷的方法和步骤,并以BP神经网络在石嘴山地区短期负荷预测中的应用为例,探讨负荷预测的重要性。     

动量自适应学习速率梯度下降法神经网络电力负荷预测

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定,是电力负荷预测的重要组成部分。利用人工神经网络可以任意逼近非线性系统的特性,将其用于短期负荷预测。在标准的BP网络中加入了动量项和自适应学习速率,预测结果表明比标准BP算法具有更好的性能。在相同的情况下,连续预测六天的负荷和一年的负荷,结果都证明了研究方法具有一定的实用性。     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的.     

Short term load forecasting using a multilayer neural network withan adaptive learning algorithm

A multilayer feedforward neural network is proposed for short-term load forecasting. To speed up the training process, a learning algorithm for the adaptive training of neural networks is presented. The effectiveness of the neural network with the proposed adaptive learning algorithm is demonstrated by short-term load forecasting of the Taiwan power system. It is found that, once trained by the proposed learning algorithm, the neural network can yield the desired hourly load forecast efficiently and accurately. The proposed adaptive learning algorithm converges much faster than the conventional backpropagation-momentum learning method     

基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计

在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值。     

变拓扑人工神经网络负荷预报

提出变拓扑人工神经网络(ANN)预报电力系统负荷的方法。所提出的模型能较 全面地反映影响负荷变化的各种因素。ANN在BP算法的学习中，需用的数 据窗最短。通过人机会话，可灵活地实现不同预报期限的负荷预报。算例表明 ，方法是有效的，预报精度比常规方法高，收敛性好，计算速度快，适于在线 应用。     

基于RS和GA的动态模糊神经网络在短期电力负荷预测中应用

分析和探讨了粗糙集（RS）理论、遗传算法（GA）、模糊神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息．最后用得到的属性作为模糊神经网络的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络DFNN（Dynamic Fuzzy Neural Network）,并采用具有全局寻优能力的遗传算法训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的缺点。用该方法与常用BP神经网络及Fuzzy法分别对某电网进行一周的日负荷预测．实例的对比分析表明了该方法收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大改善。     

模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测速度和精度,提出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预测方法.综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,通过模糊聚类分析选取学习样本,找出同预测目相符的预测类别,采用神经网络代数算法训练样本,对24小时负荷(24点)每点建立一个预测模型.该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处...     

共生进化免疫神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

为了克服传统BP神经网络在结构设计和学习算法中存在的缺陷 ,提出了一种共生进化免疫神经网络来预测电力系统短期负荷。其中利用共生进化原理设计神经网络 ,通过对神经元群体进行优化设计 ,显著地减轻了计算量。在进化过程中 ,结合免疫算法中的浓度机制和个体多样性保持策略进行免疫调节 ,有效地克服了未成熟收敛现象 ,提高了群体的多样性 ,加快了网络设计速度。算例计算表明 ,该方法具有更短的训练时间和更高的预测精度