基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用

径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降.针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进RBF神经网络新方法.具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降的问题.最后通过某省的实际算例验证了该方法的有效性.     

基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测

在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。     

RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

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。     

电力负荷的径向基函数神经网络模型预测

由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。     

基于AGA-RBF神经网络的短期负荷预测

针对RBF神经网络的不足以及传统遗传算法的特点,采用浮点数编码的自适应遗传算法(AGA)作为RBF神经网络的学习算法,来确定RBF神经网络隐含层的中心参数和宽度参数,形成AGA-RBF网络来进行负荷预测,并通过实例验证,该方法与RBF神经网络相比,能有效提高预测精度和改善网络性能.     

粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型.粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测.仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性.     

基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法

针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基（RBF）神经网络和自适应神经网络模糊系统（ANFIS）相结合的短期负荷预测模型.该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足.某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果.     

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算法RBF在非线性拟合方面的优势,结合岭回归对RBF神经网络输出层权值进行参数估计,有效消除输入多重共线性问题,采用广义交叉验证法对构建的模型进行评估,寻找最优岭参数,提高了电力负荷预测精度。通过实际负荷预测案例,与传统BP神经网络负荷预测方法进行比对,验证了提出的电力负荷预测方法较传统方法具有较好的稳定性和较高的预测精度,为电力负荷预测提供了新思路。     

基于数据挖掘技术的中长期负荷预测方法

电力负荷预测能对电网的合理规划起到指导和决策作用.本文使用数据挖掘技术对南通地区进行中长期负荷预测,首先通过聚类分析对南通地区所有馈线数据进行分类,并运用相关性分析和灰色关联分析定量地分析外界因素对负荷变化的影响程度;其次使用影响性强的因素作为神经网络的输入,建立基于聚类的径向基(RBF)神经网络模型,得到负荷预测结果;最后与不考虑聚类仅使用RBF神经网络的预测模型进行对比,实验结果表明,基于聚类的RBF神经网络模型更先进,显著提高了负荷预测精度,达到了保障供电可靠性的目的.     

基于径向基函数优化的短期负荷预测方法

为提高短期负荷预测模型的精确度,研究了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络参数优化的短期负荷预测方法。首先,对短期负荷影响因素进行分析,建立了计及温度累积效应的温度变量量化模型和计及负荷修正的日期类型变量量化模型;其次,建立基于RBF神经网络的短期负荷预测模型,分别基于近邻传播算法和遗传算法对RBF神经网络隐层节点的中心矢量和基宽参数进行优化;最后,基于某地区轻工业行业的夏季负荷数据进行了算例分析,结果表明,相比于未考虑参数优化的预测模型,可在一定程度上提高短期负荷的预测精度。     

RBF Neural Network and ANFIS-Based Short-Term Load Forecasting Approach in Real-Time Price Environment

With the appearance of electricity markets, the variation of the price of electricity will influence usage custom of electric energy. This will complicate short-term load forecasting and challenge the existing forecasting methods that are applied to a fixed-price environment. In regard to the influence of real-time electricity prices on short-term load, a model to forecast short-term load is established by combining the radial basis function (RBF) neural network with the adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS). The model first makes use of the nonlinear approaching capacity of the RBF network to forecast the load on the prediction day with no account of the factor of electricity price, and then, based on the recent changes of the real-time price, it uses the ANFIS system to adjust the results of load forecasting obtained by RBF network. This system integration will improve forecasting accuracy and overcome the defects of the RBF network. As shown in this paper by the results of an example of factual forecasting, the model presented can work effectively.      

基于RBF循环神经网络的电力系统负荷建模

针对负荷模型难以精确建立的问题以及负荷非线性动态仿真的复杂性，提出了一种基于径向基循环神经网络的负荷建模方法。将循环神经网络和径向基网络相结合，利用循环神经网络对时间序列的学习能力和径向基网络具有结构自适应确定、快速收敛的优点，建立新的电力系统综合负荷模型。典型新英格兰测试系统的仿真证明了该模型对电力系统负荷模型辨识的有效性和准确性。     

一种基于RBF神经网络线损计算方法研究

根据中压配电网的特性,利用容易收集的原始数据,研究了一种中压配电网准确、快速而简便的线损计算方法,即径向基函数神经网络算法,并且将该算法与分群算法相结合,获得了很好的计算精度.通过matlab仿真研究验证了RBF算法的有效性,并且通过比较未分类的RBF算法,分类的RBF算法,线性回归算法和BP算法,凸显了分类后的RBF神经网络的精确性与实用性.     

基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数（Radial?Basis?Function,RBF）神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。     

基于改进RBF网络算法的电力系统短期负荷预测

提出了一种交替梯度算法对径向基函数(RBF)神经网络的训练方法进行改进,并将之运用于电力系统短期负荷预测。交替梯度算法通过优化输出层权值和优化RBF函数的中心与标准偏差值来实现。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。所构建的负荷预测模型综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,并在预测形式上做了巧妙处理。预测结果表明改进的RBF网络算法具有一定的实用性。     

基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法

准确的负荷预测是电力系统做出合理调度的重要依据.提出基于小波包能量和神经网络理论的短期负荷预测新方法,将负荷序列进行小波包分解,提取小波包能量作为径向基神经网络负荷序列的输入特征量.大量的预测实例分析表明,所提出的预测方法具有稳定性和准确性.     

基于新型RBF神经网络的中速磨煤机建模

提出了一种结合免疫聚类和免疫进化规划的径向基函数(RBF)神经网络设计方法,该方法采用人工免疫聚类机制根据输入数据集合自适应确定RBF神经网络隐节点的数量和数据中心位置,并通过提取核函数宽度作为疫苗和免疫选择操作确定网络输出层的权值。利用RBF神经网络设计方法建立了中速磨煤机出口温度和入口空气流量的RBF神经网络模型,仿真结果表明该模型具有较高的精度。