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为了提高电力系统短期负荷预测精度,提出一种基于改进极限学习机(MELM)的短期电力负荷预测模型。引入基于结构风险最小化理论,并结合最小二乘向量机回归学习方法,以克服传统极限学习机(ELM) 在短期负荷预测中存在的过拟合问题。某地区用电负荷预测结果表明,改进模型的泛化性与预测精度均优于传统ELM和OS-ELM模型,可为短期电力负荷预测提供有效依据,具有一定的实用性。 相似文献
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针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)在训练前随机产生输入层权值和隐含层阈值导致输出结果不稳定,影响短期负荷预测精度的缺陷,提出基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法改进ELM(ABC-ELM)的短期负荷预测新方法。首先,选用历史负荷、外界气象因素和待预测日星期类型等属性构成ELM输入向量,以负荷值为输出,构建ELM模型;其次,采用ABC对ELM输入层权值和隐含层阈值进行优化;最后,根据优化参数,建立基于ABC-ELM的负荷预测模型,并以该模型开展负荷预测。根据国内某大型城市实测负荷数据开展实验,验证方法有效性。实验结果证明ABC-ELM较ELM和BP神经网络具有更高的稳定性和预测精度。 相似文献
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随着电力负荷内涵复杂度和非线性增加,单纯追求电力负荷预测精度将变得困难。研究根据负荷样本分析其趋势、抽取特征来解决预测精度问题,即提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)进行特征提取并与极限学习机(ELM)相结合的短期电力负荷预测方法。通过SOM特征提取找出与预测日同类型的历史数据作为训练样本;然后采用ELM进行预测,该方法预测过程简捷,能得到唯一的最优解。实验以某市的电力负荷数据进行仿真和比较。结果表明,基于SOM特征提取的ELM方法不仅精简了训练样本数量,且使训练更具有针对性,提高了预测精度和泛化性能,具有一定的理论意义和较好的应用前景。 相似文献
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针对区间预测中电力负荷预测区间范围过宽和精度不高的问题,提出一种基于灰狼优化算法(graywolf optimizationalgorithm, GWO)-蚁狮算法(antlion optimizationalgorithm, ALO)优化的极限学习机(extreme learningmachine,ELM)短期电力负荷区间预测方法。首先将电力负荷历史预测误差进行正态分布拟合,构造负荷功率历史区间。进而将负荷历史区间和历史前24h、前2h及前1h功率作为模型输入。然后考虑ALO的随机初始种群会影响求解速度与质量,利用GWO生成ALO的优质初始种群,避免陷入局部最优解。接着用ALO优化ELM输入权重及隐藏层偏置,构建具有强泛化能力的ELM短期电力负荷区间预测模型。最后利用湖南省某市电力负荷进行验证,通过多种方法对比,所提方法准确度更高,预测区间质量更好。得到的区间预测结果能为电力系统调度、新能源消纳提供精确的负荷变化信息。 相似文献
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本文在标准反向传播神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析法和改进的误差反向传播神经网络的方法来对电网中长期的电力负荷进行预测。首先利用主成分分析法对电力负荷的影响因素进行特征提取,有效地降低数据样本的维度,消除数据的冗余和线性信息,保留主要成分作为模型的输入数据。然后在标准的神经网络的反向传播环节中引入动量项和陡度因子。两种方法的结合有效地解决了网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题。将此方法应用于济源市的中长期电力负荷预测,实验结果表明,基于主成分分析法与改进的反向传播神经网络相结合的方法比常用的标准的反向传播神经网络、基于多变量的时间序列网络及时间序列网络具有更高的计算效率和预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效的。 相似文献
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基于主成分与粒子群算法的LS-SVM短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
短期电力负荷预测对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。最小二乘支持向量机(Least square support vector machines,LS-SVM)在解决小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势,该方法已成功应用在负荷预测领域。本文提出了一种基于主成分分析的支持向量机预测模型,运用主成分分析对历史数据进行主成分提取,消除输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,从处理后的数据提取LSSVM的训练样本,并利用改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)以LSSVM中的参数作为粒子进行优化,进而提高训练速度和预测精度。最后,将该模型运用到短期电力负荷预测中,与经典的SVM和BP神经网络相比具有更好的泛化性能和预测精度。 相似文献