基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测

针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。     

基于小波-神经网络的短期风电功率预测研究

为了提高风电功率预测精度,降低电网调度的难度,通过对影响风电功率预测的诸多因素如风速、风向、风电功率、温度等进行分析,进而对风电功率的预测方法进行研究和探讨,提出了基于多变量的小波-神经网络模型的短期风电功率预测方法。通过单变量和多变量的风电功率预测的比较研究,证明BP神经网络预测与小波-神经网络预测这两种方法的预测精度不同。而且,对于同一种方法,输入变量的多少也对预测精度产生影响。通过最终的比较研究得出,采用基于多变量输入的小波-神经网络开展风电功率预测可提高预测精度。     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

基于主成分—遗传神经网络的短期风电功率预测

短期风电功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要的意义,建立了基于主成分分析与遗传神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型先对原始输入数据进行主成分分析,分析结果作为神经网络预测模型的输入;为克服BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小值的的缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,并使用Levenberg-Marquardt算法对网络权值和阈值进行细化训练。经某风电场实际数据验证,与GA神经网络模型、PCA-LM神经网络模型相比,预测精度明显提高,为短期风电功率预测提供了一种有效的方法。     

基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测

针对传统的BP神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点,提出粒子群算法改进帝国竞争算法(PSO-ICA),通过PSO算法改进殖民地同化操作提高ICA算法的全局寻优能力,输出全局最优解作为BP神经网络初始权值阈值。同时用主成分分析法降维压缩输入数据,提高网络泛化能力。利用PSO-ICA-BP预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测,仿真结果表明该模型预测误差更小,对短期风电功率预测更有效。     

基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测

提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型.采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性.仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高...     

计及历史数据熵关联信息挖掘的短期风电功率预测

对风电功率历史数据进行关联信息挖掘,将有助于提高短期风电功率预测的准确度和计算效率。为解决风电功率预测模型的输入、输出变量的相关性冗余问题,尝试采用了一种基于信息熵和互信息的熵相关系数指标,旨在量化评估不同历史日风电样本与待预测日参考样本间的复杂非线性映射关系,并与线性相关系数、秩相关系数、欧氏距离指标进行了对比研究。同时,设计了一种BP神经网络改进模型,通过亲密样本筛选、隐含层结构寻优、网络权重赋初值等环节,克服了传统预测模型的训练数据冗余度大、收敛速度慢问题,提高了预测模型的泛化能力和计算效率。对某风电场实测数据的算例分析表明,所提出的方法在改善短期风电功率预测性能方面具有应用可行性。     

基于主成分分析的神经网络动态集成风功率超短期预测

为了解决风电功率神经网络预测输入变量多、计算效率低、泛化能力较差的缺点,采用主成分分析法(PCA)减少变量数。用神经网络动态集成的方法构建出较强泛化能力的BP网络集成。采用南方某风电场的数据进行了预测,比较了选取全部气象参数、部分气象参数和基于PCA处理后的数据作为神经网络输入对预测精度和计算效率的影响,结果表明采用PCA能在不降低预测精度的情况下,大大提高运算速度。通过对比单个和集成BP神经网络预测结果发现,采用集成网络的预测精度比单个BP网络精度有所提高,特别是风速突变的情况下更加明显。     

基于时序-支持向量机的风电场发电功率预测

准确的风电场风电功率预测可以有效地减轻风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电在电力市场中的竞争力。基于时间序列法和支持向量机法, 对风电功率预测进行研究,提出预测风电功率的时序-支持向量机预测方法。该方法用时间序列法建模,选取影响风电功率最大的参数作为支持向量机预测模型的输入变量;为提高预测精度,提出基于时间点运动轨迹演化的方法选取与预测时刻功率相似的样本作为模型的训练样本。实例验证结果表明,该方法有效地提高了风电功率预测精度。     

基于混合神经网络的短期电力负荷预测方法

电力负荷预测对电网的经济运行至关重要,为提高短期负荷预测精度并降低混合神经网络模型的训练时间,提出了一种基于多层感知器（MLP）的基础子网、简单循环单元（SRU）与主成分分析（PCA）的短期电力负荷预测模型。首先,考虑影响电力负荷变化的各种因素,建立负荷预测输入特征集;其次,利用PCA对输入网络的部分特征进行变换并降维;最后,将经过PCA处理后得到的全新数据信息作为模型的输入,并结合Adam梯度下降算法进行训练,输出负荷预测的结果。通过仿真实验结果表明,包含SRU的混合模型在全部测试集样本上的MAPE为2.126%,远低于仅有子网的单一模型与包含DNN的混合模型,而与包含LSTM的混合模型相比,训练时间却降低了22.74%,同时PCA的应用也使得模型的收敛速度加快,极大地减小了训练轮数。     

基于主成分分析的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型

提出了一种基于主成分分析(PCA)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型,模型中引入多元统计分析中的主戍分分析理论来解决输入变量的选择问题。该模型首先对样本的高维变量数据矩阵进行标准化处理,建立相关矩阵,计算特征值和特征向量,然后求取累计方差贡献率,并据此求取主成分作为最小二乘支持向量机的输入进行训练预测。主成分以较少的维数包含了原高维变量所携带的大部分信息,全面地考虑了影响负荷预测的各种因素,又避免了过多的输入导致的精度低、训练慢的不足。实例表明,所提方法可有效地消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。     

电力通信网光纤保护通道风险评估

对电力通信网光纤保护通道风险评估进行了研究,针对电力通信网光纤保护通道风险评估的影响因素繁多,复杂性和重要程度不同,难以用精确数学模型描述的特点,提议利用主成分分析(PCA)-径向基(RBF)神经网络进行风险评估的方法。具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各个主成分的贡献率来确定径向基网络结构,从而提高了网络的训练速度和评估能力。最后对某省实际运行的光纤保护通道进行风险评估来验证该方法的优越性。     

基于改进主元分析法的电力短期负荷预测方法及应用的研究

由各时点负荷分量组成的负荷时间序列中,各数据点间具有一定的相关性和差异性,在进行短期负荷预测时模型一般无法兼顾数据的共性和差异性.作者采用一种改进的主成分分析法,在不损失负荷原始数据主要信息的前提下提取负荷数据的主成分,有效地减少了预测模型的输入量.同时,针对电力系统短期负荷受温度影响较大的特点,将温度因素引入BP神经网络进行短期负荷预测,实例分析验证了该方法的有效性.     

基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测

针对变压器油中溶解气体浓度的检测问题,提出基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型。首先,采用互信息变量选择方法选取预测模型的输入变量;然后,对输入变量进行相空间重构,采用核主元分析对重构相空间进行特征提取,达到数据降维、滤除数据噪声、消除变量间相关性的目的,并用Renyi熵信息测度确定核主元分析的模型参数;最后,将核主元分析提取的主元变量作为核极限学习机的输入,建立变压器油中溶解气体浓度的预测模型。与灰色预测模型、仅变量选择的预测模型、仅特征提取的预测模型的对比实验结果表明,所提出的基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型具有较优的预测精度和泛化能力。     

结合主成分分析及生产函数的电网智能技术评价探讨

为科学合理评价智能技术总体发展水平及其对智能电网经济效益带来的促进作用,文中提出一种利用主成分分析理论改进的广义生产函数模型。该模型对投入产出要素下的多元评价指标体系进行降维和去相关处理,利用重构后的综合主成分评价指标量进行基于广义生产函数模型的智能技术发展水平测算,通过索洛余值法求解智能技术进步率及其对产出的贡献度,根据希克斯定义测算智能技术进步倾向,最终规划出电网智能技术评价流程。相关算例验证了该评价方法的正确性与可行性。     

基于主成分分析和最小二乘支持向量机的电力系统状态估计

电力系统状态估计在能量管理系统中起着非常重要的作用,作者提出了基于主成分分析和最小二乘支持向量机的状态估计方法。首先对由量测量组成的初始样本进行主成分分析,对初始样本进行数据压缩和特征提取,消除数据间的相关性,提取出包含初始样本足够信息的主成分,然后将提取出的主成分作为最小二乘支持向量机的输入,降低了样本空间的维数。算例结果表明了所提出方法能有效地提高电力系统状态估计的精度。     

基于PCA-SVM模型的中长期电力负荷预测

电力系统负荷预测模型可以分为单一指标模型和信息集(多指标)模型,为客观准确地对中长期负荷预测进行研究,就要避免重要信息的遗漏,尽可能多的考虑与其有关联的信息。针对信息集模型中的大量信息,通过主成分分析法把综合信息集简化为少数几个主成分,降低了数据的维数;引入核函数和对偶技巧对支持向量机算法进行改进,有效避免了维数灾难和目标函数不可微的问题。通过标准SVM和PCA-SVM模型仿真对比,验证PCA-SVM模型预测结果更为准确,所提方法具有一定的实用性和有效性。