动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法(DAACS),对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法(DAACS-BP)预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测.仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁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,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测.     

基于MA-LSTM的短期负荷预测方法

精准的预测电力系统短期负荷对电力系统智能化和可靠运行有重要意义。为了提高负荷预测的精度,采用了一种基于蜉蝣优化算法和长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法。将影响负荷的温度、日期类型、湿度作为输入特征;对长短期记忆神经网络中的参数使用蜉蝣算法不断地优化以确定最优参数;最后建立MA-LSTM模型对短期负荷进行预测。算例结果表明,和BP、LSTM、PSO-LSTM及SSA-LSTM方法相比,所提方法具有更高的预测精度,为电网安全稳定运行提供了有力保障。     

基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究

短期负荷预测对于工业、商业、住宅智能电网应用是必不可少的。在分析电力系统负荷预测特点和研究现状的基础上,研究了一种进化神经网络用于电力负荷短期预测。进化神经网络采用遗传算法来优化神经网络的权重,能有效避开BP网络算法中的局部极值问题。采用 MATLAB仿真软件构建基于进化神经网络的电力系统负荷预测模型,并利用实际电力负荷数据进行网络训练和模型仿真。为了评估进化神经网络的性能,采用小波神经网络进行比较,通过观察预测结果进行评估。试验结果表明,进化神经网络精度性能优于小波神经网络,适用于电力系统负荷预测。     

基于改进MOPSO-BP算法的短期电力负荷预测研究

短期电力负荷预测为电力规划的科学性、电力调度的合理性、电力运行的经济性提供了有效的指导,近年来,神经网络在预测短期电力负荷中得到了广泛应用。针对BP神经网络预测方法的自主学习能力强但预测结果容易陷入局部最小值的缺点,首先建立了三种短期电力负荷预测模型,分别是基于BP神经网络的预测模型,基于自适应网格法的多目标粒子群优化算法(MOPSO)优化BP神经网络的MOPSO-BP预测模型,以及基于拥挤距离法改进的MOPSO优化BP神经网络的改进MOPSO-BP预测模型;再利用Matlab软件进行仿真对比,研究哪种模型预测电力负荷的精度更高。结果显示,基于拥挤距离法的改进MOPSO-BP模型预测结果比其他两个预测模型的预测结果更接近真实负荷值,这表明利用改进MOPSO-BP模型对电力负荷预测的效果最好,可以为现场短期电力负荷预测提供理论依据与借鉴。     

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究

为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。     

基于蚁群优化算法的短期负荷预测研究

为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好的稳定性和适应能力,其预测性能明显优于基于BP算法的递归神经网络(BP-RNN)和基于遗传算法的递归神经网络(GA-RNN).     

基于MATLAB的短期电力实用负荷预测模型的研究

为了解决电网规划决策中电力负荷预测问题,针对短期电力负荷预测系统来对系统进行预测。通过BP神经网络算法,运用MATLAB程序实现BP神经网络的训练过程,构建一个简单的短期电力负荷预测系统。通过对比,建立的神经网络系统的结构为24—9—24,即输入层的节点数为24、隐含层为9、输出层为24。通过对预测值与实测值的对比,可以得到误差基本保持在3%以内。可以通过BP神经网络对电力负荷进行预测。     

基于主从神经网络的短期电力负荷预测研究

传统的BP神经网络在对负荷样本进行训练时容易陷入局部最小点,致使算法不收敛,网络训练失败。主从神经网络基于Hopfield神经网络的良好动态特性,2个Hopfield主网络和1个BP从网络构成,可以有效改善BP神经网络训练时易陷入局部最小的问题。由此,提出了一种基于主从神经网络的短期电力负荷预测方法,用主从神经网络对短期负荷样本进行训练。通过对某地实际负荷的训练并与实际符合对比验证,表明该方法具有更快的收敛速度、更小的训练误差和很好的预测效果,可进一步提高短期负荷预测效率。     

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。     

基于神经网络与混沌理论的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一.负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行.本文针对目前负荷预测中单一预测理论精度较低的问题提出采用BP神经网络与混沌理论相结合的算法.以变步长和附加动量法进行改进,同时以混沌时间序列来确定网络结构,从而克服了算法对大量训练样本的依赖.提高预测精度和速度.对成阳区域电网负荷的实际预测结果表明了该方法的有效性.     

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.     

智能配电网环境下负荷预测研究

智能配电网环境下,负荷预测精度的高低影响着电网运行的安全性和经济性,为了提高负荷预测精度,提出了人工鱼群-反向传播算法（AFSA-BP）的电力负荷预测模型。传统BP算法由于输入神经元,隐层神经元和输出神经元之间的初始权值和阈值为随机获取,降低了算法的收敛速度和预测精度,采用AFSA算法对BP算法的初始权值和阈值进行全局寻优,获得最优的网络模型。在分析了电力系统负荷特性的基础上,采集历史负荷数据,天气和节假日信息,采用AFSA-BP算法建立短期负荷预测模型。为了验证该算法的准确性,分别采用BP、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、AFSA-BP算法对某省的电力负荷进行仿真实验,AFSA-BP算法的均方根误差（RMSE）为0.0862,而BP算法和LS-SVM算法的RMSE分别为0.2558和0.1522,结果验证了AFSA-BP算法适用于短期电力负荷预测。     

基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究

针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优解,建立了短期预测模型。通过实例验证了预测模型的有效性和有效性,结果表明,改进模型能够有效降低BP神经网络模型的预测误差,提高预测精度,为我国电力系统短期负荷预测的发展提供了参考和借鉴。     

基于改进型遗传算法的混沌神经网络在电力负荷预测的应用

通过对陕西省省网历史负荷数据进行混沌特性分析,重构系统相空间,并计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列具有混沌特性,从而采用混沌神经网络对该时间序列进行短期负荷预测。神经网络模型采用改进型遗传算法对权值和阈值进行学习和训练,优化神经网络权重,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和神经网络的局部搜索性能。然后采用该网络进行预测,预测结果表明:该模型预测算法优于纯BP网络方法的预测结果,较大地提高了预测精度。     

基于局部均值分解与神经网络的短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统调度和运行的基础,为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于局部均值分解和人工神经网络的电力系统短期负荷预测方法。该方法首先对负荷序列进行局部均值分解,针对分解后具有不同特点的各PF分量设定具体的神经网络参数进行预测,将各分量的预测结果进行重构得到最终的预测结果。仿真实验表明,LMD-BP神经网络的预测方法与传统的EMD-BP神经网络方法相比具有更高的预测精度,同时也验证了该方法的实用性和有效性。     

基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究.为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型.以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势.此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高.     

基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。     

基于PSO算法优化GRU神经网络的短期负荷预测

为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型。首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度。通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。     

基于遗传灰色神经网络模型的实时电价条件下短期电力负荷预测

在智能电网条件下,用户的用电模式将会发生重大变化,其中一个显著的变化就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式。这使得用户负荷预测更为复杂。在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上,综合考虑了实时电价的影响,提出了一种用遗传算法优化改进的灰色神经网络方法,利用灰色模型可以弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对短期负荷进行预测,采用遗传算法对网络进行优化,从而提高了预测的精确度。实例证明该算法能较好地解决实时电价下的短期负荷预测问题。