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提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络预报方法,该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷,文中通过实际处例证所提模型和方法的有效性。 相似文献
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根据异步电机的数学模型,提出基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法。将传统参考自适应系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,得出了一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。仿真结果表明,该方法能准确跟踪电机实际转速的变化,具有良好的性能。 相似文献
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基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测 总被引:1,自引:2,他引:1
提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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基于模糊神经网络的电力负荷短期预测 总被引:5,自引:3,他引:5
针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程。通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果。算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景。 相似文献
5.
基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
PENG Wang-cheng 《电机与控制应用》2008,35(7)
根据异步电机的数学模型,提出基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法。将传统参考自适应系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,得出了一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。仿真结果表明,该方法能准确跟踪电机实际转速的变化,具有良好的性能。 相似文献
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用于APF的神经网络自适应谐波电流检测方法 总被引:10,自引:0,他引:10
介绍了一种应用于有源电力滤波器APF(Active Power Filter)的神经网络自适应谐波电流检测方法。该方法应用自适应噪声抵消技术ANCT(Adaptive Noise Canceling Technology),将基波电流作为噪声信号,从负载电流中滤除,得到谐波电流。采用两层人工神经网络实现噪声抵消。阐述了该神经网络的构造和权值自适应调整算法,应用Matlab对该方法进行了仿真研究。仿真结果表明该方法能够实时准确地检测谐波.而且计算量小.具有较强的自适应能力。 相似文献
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文章利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力,将其与自适应控制方案结合,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标;从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在网络学习算法上分别采用Davidon最小二乘法和带有动量项的BP算法。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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为了提高短期电价预测精度,分析了人工鱼群算法及其缺点,提出了一种弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA).应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现了BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对贵州电网进行短期电价预测.仿真表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法和人工鱼群-BP神经网络算法,该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.762$/MWh.该混合算法可有效用于电力市场短期电价预测. 相似文献