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一种改进的短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素:系统的基本负荷、温度的差异、天气的改变和日期的类型(工作日与节假日)作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化。同时,将因电力线路或设备的检修损失的负荷量也作为影响因素进行了考虑,从而得出更精确的预测负荷值。在实际的负荷预测算例中,上述的预测思路得到了较好的印证,其预测的精度也较高。 相似文献
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介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的的方法。针对短期电力负荷的特点,设计了预测短期电力负荷的BP神经网络模型和预测流程,并结合具体实例,采用MATLAB神经网络工具箱编程。与实例结果的比较表明,此方法预测短期电力负荷具有实用价值。 相似文献
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小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测 总被引:3,自引:1,他引:2
小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络,利用小波变换对负荷样本做序列分解,得到不同尺度下的小波系数,然后对小波系数进行阈值选择,由BP神经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律,汲取专业人员的经验知识,形成一系列的相关规则,模拟人类专家的推理和判断过程,从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波神经网络预测数据进行修正,得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据,很好地实现了在小波神经网络中嵌入专家系统的方法,同时提高了预测精度。 相似文献
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以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,建立了三个BP神经网络负荷预测模型——SDBP、LMBP及BRBP模型进行短期负荷预测工作,并对其结果进行比较。针对传统的BP算法具有训练速度慢,易陷入局部最小点的缺点,采用具有较快收敛速度及稳定性的L-M优化算法进行预测,使平均相对误差有了很大改善,具有良好的应用前景。而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合,提高网络的推广能力,使平均相对误差和每日峰值相对误差降低,但收敛速度过慢(慢于SDBP模型),不适于在实际应用中采用。 相似文献
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改进的BP算法及其在短期负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出BP的改进算法,采取初始化样本数据,改变隐节点作用函数形式,增加节点函数的陡度、自适应调整学习率等措施提高了学习速度。应用改进的BP算法进行的短期负荷预测,验证了改进措施的有效性,取得了满意的预测结果。 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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短期电力负荷的智能预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成SAPSO—BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,其收敛速度快于BP及PSO—BP算法,并且具有较高的短期电力负荷预测精度。 相似文献
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提出了用免疫算法优化前馈神经网络,将网络结构、激活函数和训练方法等编码作为个体,进行免疫操作,得到最优或次优解.克服了对网络结构、激活函数和训练方法的确定没有可循规则的问题,应用于电力系统负荷预报,取得了比由经验确定的前馈神经网络更好的效果. 相似文献
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针对运城地区电网易受气象影响的特点,应用了一种具有天气敏感性的基于快速反应BP算法的神经网络预测模型,模型中合理地考虑了影响负荷变化的气温和降水量等主要气象因素,使其能够适应天气的变化。对运城地区的实际负荷进行预测,结果较好地满足了现场要求.从而验证了该模型和算法的有效性。 相似文献
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基于人工神经网络原理,设计了一个三层的BP网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力,实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理,以及在算法中引入附加冲量项,以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。 相似文献
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针对短期电力负荷预测问题,提出一种基于串行式遗传算法-反向传播神经网络模型的预测方法.首先,由关联分析法确定负荷主要影响因素.然后,确定反向传播神经网络1的输入量为负荷主要影响因素,输出量为相应负荷值,实现多因素回归预测.最后,将反向传播神经网络2串行式融入,并确定其训练数据集为反向传播神经网络1的预测值集,继而实现时... 相似文献
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本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,对支持向量机采用回归算法,建立了相应的预测模型,和改进的BP神经网络进行比较,并做了实例分析比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。 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:1,自引:0,他引:1
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 2 4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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RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。 相似文献