基于修正组合模型的河川径流中长期预报

为了充分发挥灰色模型在单变量预测及神经网络在处理非线性问题上的优势,同时降低二者的线性组合模型中组合权系数计算方法的不确定性对模型预测效果的影响,本文基于修正组合预测的思想,借助马尔科夫链对灰色GM（1,1）、BP神经网络及组合灰色神经网络模型预测的误差序列进行了修正处理,并通过分析比较修正单一模型与修正简单组合模型在中长期径流预测精度上的差异,提出了基于修正组合模型的河川径流中长期预报方法。将该方法应用于黄河中游区四条一级支流窟野河、秃尾河、无定河与孤山川的控制性水文站年径流预测中,结果表明基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型具有更好的拟合与预报精度,是一种更有效的径流预测方法。     

短期风速的Adaboost_GRNN组合预测模型

对风电场风速进行准确预测对于风能的开发利用具有重要意义。为了克服单一预测方法的局限性并进一步提高预测精度,提出了基于Adaboost算法和广义回归神经网络的短期风速组合预测方法。首先,分别采用时间序列法、支持向量机法和神经网络法建立3种风速预测模型;其次,采用广义回归神经网络将这3种单一模型的预测值进行非线性组合;最后,利用Adaboost算法集成多个广义回归神经网络的输出并将其作为高精度的风速预测值。算例测试结果表明,所提组合方法的预测精度高于各个单一模型以及熵权法组合模型和广义回归神经网络组合模型的预测精度。     

优化组合预测的设计与分析

阐述了组合预测方法的基本原理,并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。针对以往的组合预测模型最优权重不能保证非负性的问题,提出了一种新的基于前向神经网络模型的最优权重确定方法,并引入了神经网络优选组合预测模型。通过分析和比较,此模型具有很强的自适应性和较高的预测精度。     

基于改进灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测

针对单一灰色模型和神经网络模型自身的缺陷对传统灰色神经网络组合模型预测精度的影响问题,提出一种基于改进的灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测方法。通过把历史日最高和最低气温以及功率数据作为输入,将改进后的单一灰色模型和神经网络模型进行串联组合。采用粒子群优化算法对该组合模型的权值和阈值进行优化,得到改进的灰色神经网络组合模型,可实现提前一天功率预测。某光伏电站群的实测数据验证了该预测方法能够有效提高预测精度。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

基于最优加权法的煤炭市场价格组合预测模型

建立了基于自回归移动平均、灰色预测和BP神经网络三种单项预测方法的最优加权法组合预测模型.通过预测误差评价指标分析,最优加权法组合预测能有效降低预测误差,预测结果表明了预测模型的有效性.     

基于小波分解的神经网络组合风速预测

短期风速预测对于风电机组一次调频有着重要意义,而风速的随机性和波动性会直接影响到风速预测的精度.针对风速的上述特点提出了一种基于小波分解的神经网络组合风速预测方法.首先通过小波分解将不稳定的风速信号进行分解,从而得到不同频率的分量并进行重构;然后对高频分量分别采用Elman、BP神经网络预测并选取合适的权重比进行加权平均,低频分量采用Elman神经网络进行预测;最后将每一个预测的值进行叠加获得最终的预测值.算例分析表明:基于小波分解的神经网络组合预测方法的预测精度有很大提高,预测结果更具有可靠性.     

基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测

负荷是电力系统运行和规划的依据,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是：神经网络的输入为各种灰色模型（GM）的预测,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量量近的n个已知值,学习方法使用改进的BP算法。所提方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单、而神经网络具有非线性的拟合能力的特点,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行的和有效的。     

一种基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法

光伏发电具有典型的间歇性、波动性等特点。准确预测光伏出力对电网调度、电网规划、提升新能源发电竞争力具有重要意义。提出了一种基于改进灰色BP神经网络的多模型组合光伏出力预测方法,采用常规GM(1,1)模型、幂函数变换GM(1,1)模型、基于残差修正的GM(1,1)模型以及等维新息GM(1,1)四种模型,利用BP神经网络对光伏出力的单一灰色预测结果进行优化组合输出,并根据输出值和期望值的偏差自动调整组合权值。该方法通过将多个单一预测结果组合成样本训练BP神经网络来获得较优权系数,避免了数值求解权系数的复杂过程,能够得到更为精确的预测结果。采用湖北某地光伏系统实际出力数据对该预测方法进行了验证。计算结果表明该基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法能够明显提高光伏出力预测精度。     

基于改进小波神经网络和灰色模型的装备性能参数预测

装备性能参数预测是装备系统故障预测与健康管理的重要组成部分,对于提高装备保障效能有重大意义。本文提出了一种基于灰色模型和改进小波神经网络的组合预测模型。在灰色预测的基础上,训练小波神经网络进行灰色预测的残差修正,并通过对小波神经网络的改进提高了网络学习效率。对某型雷达中频接受单元的压控振荡器输出频率进行预测,实验证明,该组合模型结合了灰色预测和改进小波神经网络的优点,有较高预测精度和泛化能力。将该组合模型应用于装备状态参数预测具有可行性。     

基于同伦神经网络的短期负荷预测研究

将同伦方法引入到神经网络的学习训练中,提高了神经网络的学习效率,较好地解决了BP神经网络收敛速度慢和局部极小值等问题.同伦神经网络具有稳定性强,收敛性好的特点,用这种神经网络进行了电力系统短期负荷预测,算例表明了网络收敛快、预测精度高的优越性.     

发电机组启停机的智能优化经济调度研究

遗传算法用于解决启停机优化调度问题中,常出现群体早熟和有时收敛于局部最优解等问题.而模拟退火算法在接受新解时却显示出较好的特性.在遗传算法的评价函数中引入模拟退火算法以及在选择操作中采用模拟退火算法的接受准则,将两者进行混合可有效地缓解其选择压力,增强算法的全局收敛性.采用十进制编码,无需解码,可减少计算误差和时间.算例分析表明该算法可以在满足安全可靠的多种约束条件下,较好地改善机组启停计划的经济性.     

电力系统短期负荷预测的混合模型神经元网络方法

提出了一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法－－混合模型神经元网络方法。该方法将一部分线性变化的负荷分量用线性模型描述,其它发量用神经元网络建立,国而同时具有线性模型的优点和神经元网络的优点。交过一方法用于江苏省连云港市超前２４小时负荷预测,取得了比单纯的神经元网络模型高的预测精度。     

基于神经网络的负荷组合预测模型研究

给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。     

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.     

PSO演化神经网络集成的边际电价预测新方法

为了克服神经网络模型结构和参数难以设置,学习算法收敛速度慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化的演化神经网络集成新模型对日前交易电力市场的边际电价进行预测。该模型将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题,首先采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子,通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习,获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成预测模型,然后采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习,并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出。运用此方法对加州日前交易电力市场的边际电价进行了日预测,结果表明其优于三层BP神经网络预测方法。     

应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度

为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数,然后加权建立综合组合预测模型,并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势,更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差,提高预测模型的预报能力,同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。     

基于灰色和神经网络的最优组合预测分析

针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型.仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度.     

风电场风速的神经网络组合预测模型

针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型.该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实际风速值作为神经网络输出,使学习后的网络具有预测能力.该模型能降低单一模型的预测风险,提高预...     

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.