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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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介绍了短期负荷的特点,深入分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响。应用BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的日最高负荷预测和日平均负荷预测模型,最后通过贵阳城南分局历史负荷进行验证,表明本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种负荷因素影响,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。 相似文献
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遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:19,自引:9,他引:19
为了克服传统BP神经网络中存在的一些缺陷,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,作者通过将遗传算法与神经网络结合,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测,方法的思路是:首先,利用遗传算法有指导地计算神经隐层节点数,从而确定一个较合理的神经网络结构;其次,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一个优秀的初始权值,克服初始权值选取的盲目性;最后,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来,利用改进的BP算法进行电力系统短期负荷预测,仿真计算表明该方法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。 相似文献
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电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对电力系统短期负荷预测问题,考虑到气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法,首先根据评价函数选取相似日学习样本,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理,采用反向传播算法,对24点每点建立一个预测模型,提高了学习效能,适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度。 相似文献
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电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义。通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计、结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化。采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预测。用了改进的BP学习算法,以提高训练的收敛速度。预测仿真结果表明,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的。 相似文献
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电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计,结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化.采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性. 相似文献
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小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:32,自引:10,他引:32
该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点,利用小波分析对负荷样本做序列分解,对高尺度负荷分量采用常规预测方法,其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术,最后通过序列重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明,新方法具有较高的预测精度和适应能力。 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:8,自引:10,他引:8
人工神经网络是模拟人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信号处理系统。本文针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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基于模糊聚类的神经网络短期负荷预测方法 总被引:10,自引:12,他引:10
针对电力负荷的特点,综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,提出了一种新的短期负荷预测方法。通过模糊聚类选取学习样本,采用反向传播算法,对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理非线性问题的能力,提高了学习效能,在负荷平稳的季节和负荷波动较大的季节都具有较好的预测精度。 相似文献
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采用谱分析建模和基于人工神经网络的短期负荷预测方案 总被引:4,自引:1,他引:4
提出了一种基于谱分析法进行建模的短期负荷预测方案,该方案利用负荷历史数据的谱分析结果进行人工神经网络(ANN)模式分类和选择输入变量.方案采用快速傅立叶变换(FFT)进行负荷数据预处理,运用滤波算法及小时负荷曲线的频谱分析来研究电网负荷的周期特性,所得结果表明四季负荷的谱特性具有明显差异,应采用不同的模型和方案进行预测.谱分析有助于各时段预测方案提取输入变量.利用该思路构造的基于人工神经网络的负荷预测方案被用于预测广东省网的负荷,与其他普遍采用的输入变量预测结果的对比表明,所提方案在短期负荷预测中的性能良好. 相似文献
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应用人工神经网络进行短期负荷预测 总被引:11,自引:5,他引:11
本文提出了一种应用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测的方法。负荷按照每周各日进行分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日。为了提高预测精度,对原始数据中的伪数据进行清除,对于那些可以预料到的随机干扰,应用专家系统原理予以处理。通过对银川供电局负荷的实际预测,表明本文所提供方法可以实际应用。 相似文献
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电力系统负荷预报的神经网络LBP算法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种能够反映工作日电力负荷波动性并可同时进行假日负荷预报的神经网络算法。该算法在一个神经网络中构造多个相互关联的子网络,将一周7日根据负荷特点分为四类特征日期,通过解码器根据输入的日期特征量激活对应的子网络,对基训练并作出预报。通过对实际系统的实验表明,该算法具有较高的预报精度。 相似文献