基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

采用BP神经网络算法进行短期电力负荷预测存在缺点,需要进行完善和改进。介绍了BP神经网络算法进行短期负荷预测的原理,以及遗传算法的基本原理。具体叙述遗传算法对BP神经网络算法进行优化的实现步骤。优化后的算法避免了原来初始权值和阈值选择的盲目性,提高了BP神经网络算法短期负荷预测的精度和效率。通过具体算例,证明了此算法的可行性和有效性。     

基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法

由于短期电力负荷、用电量受众多复杂的非线性因素影响,传统单一BP神经网络预测方法存在精度不高、收敛速度慢等问题。为了提高收敛速度和预测精度,根据影响因素特性将其分为长期、短期性影响因素,根据负荷、用电量曲线特性分别将其分为基准量和敏感量,并用决定系数法确定所需短期影响因素。应用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,将BP神经预测误差作为遗传算法的适应度函数,建立了基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法。选取中部某省2015—2019五年"迎峰度冬"期间数据进行验证,结果表明,该预测方法的精度和收敛速度都得到了提高。     

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。     

基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测

针对光伏系统输出功率的波动性和间歇性特点,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过历史功率数据和实时气象因素对输出功率进行直接预测,利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量,作为神经网络的输入。同时利用遗传算法的全局搜索特性在解空间中定位一个较好的空间,优化BP的初始权值阈值,克服了传统BP神经网络易陷入局部极小点、学习收敛速度慢的问题。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的有效性。     

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义，利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上，提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型，以某供电局2000年的负荷实测值建立模型，进行了负荷预测，与实际值进行比较分析表明，这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度，具有一定的研究价值。     

基于遗传优化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。     

基于遗传优化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.     

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.     

基于GA-BP神经网络的微电网短期负荷预测

针对微电网负荷功率的不确定性,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络模型GA-BP,能够快速、有 效地建立非线性输入与输出之间的关系,对微电网短期负荷进行预测.通过对遗传算法优化的BP神经网络和传统BP 神经网络分别建立微电网负荷预测模型,对某地区的微电网短期负荷进行MATLAB仿真和计算,对2种模型的未来 24h短期负荷预测进行比较,验证了2种预测方法的有效性和可行性.由仿真结果可知,采用遗传算法优化的BP神 经网络预测的平均相对误差为3.23％,相较于传统的BP神经网络拥有更好的预测精度.     

短期电力负荷预测的自适应混合遗传优化BP算法

基于遗传算法具有很强的全局搜索能力和BP神经网络具有精确的局部搜索能力的特点,提出对电力短期负荷预测的自适应的混合算法。将训练样本随机地分为训练集和测试集。应用该算法对澳大利亚悉尼的短期电力负荷进行了预测。仿真计算表明,该算法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。     

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。     

基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测

电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。     

基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测系统

电网负荷受天气、节假日、生活方式等多方面影响,短期呈现随机性,长期来看,又有一定的规律可循。选择合适的短期负荷预测模型,将有利于提高短期负荷预测的准确率,极大方便调度机构的短期负荷预测工作。本文基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测,通过采集局部电网数据样本,获得大量数组,再使用神经网络BP算法进行自适应学习,获取各因素与负荷之间的非线性关系,预测局部电网负荷变化趋势,提前调控电网方式,降低局部电网主变、线路运行风险,确保电网安全运行。     

基于BP神经网络和遗传算法的年负荷预测与分析

建立BP（Back Propagation）神经网络与遗传算法相结合的电力负荷预测模型。在该模型中,利用遗传算法具有的全局寻优特点,将BP网络的初始权值优化到一个较小的范围,然后再用BP算法在该范围内继续优化,以便使优化算法既能实现全局最优求解,又能获得较快的求解速度。最后,通过仿真算例,与传统BP网络优化结果、及各种拟合方法获得结果进行比对,验证了计算方法的可行性和优越性。     

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。     

一种电力系统短期负荷预测网络信息系统

在应用BP神经网络对电力系统进行短期负荷预测的基础上，设计了基于三层C／S网络信息结构的电力系统短期负荷预测系统，并给出了一种具体的实现方法。该方法使用户可以通过在线方式浏览历史数据，查看预测结果并分析市场走势，通过预测系统，客户能够根据负荷值采取相应措施，最大程度减少损失并获得较高利润，该系统目前用于预测美国加州电力系统负荷，随着国内电力市场的开放，也用于预测山东，浙江等省的负荷，该方案采用的先进计算机技术和体系结构保证了系统的良好性能。