自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

基于粒子群的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济、合理的供电。针对负荷预测方法的多样性,在传统的BP网络用于负荷预测的基础上,提出粒子群PSO(Particle Swarm Optimizer)优化神经网络权值的算法,并应用到电力系统短期负荷预测中。仿真结果表明PSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也明显地得到提高。     

蚁群神经网络在短期负荷预测的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,将蚁群算法(ACA)作为BP神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群神经网络(AcAN)预测模型.对某电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于蚁群神经网络的负荷预测方法与传统的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效果.     

优化Elman神经网络用于网络流量预测

对量子粒子群优化(QPSO)算法进行研究,提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO)算法,用于优化Elman神经网络的参数,改进了Elman神经网络的泛化能力.利用网络流量时间序列数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法优化获得的Elman神经网络模型不但具有较强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在网络流量时间序列数据的预测中具有一定的实用价值.     

基于粒子群的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法，准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济、合理的供电。针对负荷预测方法的多样性。在传统的BP网络用于负荷预测的基础上，提出粒子群PSO（Particle　Swarm　Optimizer）优化神经网络权值的算法。并应用到电力系统短期负荷预测中。仿真结果表明PSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快，而且其预报精度也明显地得到提高。     

ACOA-RBF网络模型在短期负荷预测中的应用

为了进一步提高RBF神经网络的性能,实现准确、快速预测短期电力负荷的目的,将蚁群优化算法（ACOA）作为RBF神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群优化算法的RBF（ACOA-RBF）网络预测模型,利用山西某地区电网的历史数据进行短期负荷预测。仿真表明,这一算法与传统的RBF神经网络预测方法相比,能达到更好的预测效果。该优化算法改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了山西电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统的短期负荷预测。     

基于级联网络的短期电力负荷预测研究

电力系统负荷预测通过对历史数据分析,预测未来需求,利用经典的Kohonen网络、Elman神经网络和粒子群优化算法建立级联网络预测模型,为了对电力系统短期精确预测,提出了处理非线性问题和解决负荷预测问题.对级联网络预测模型不但能够综合各种单一预测模型的优点,而且能够随时间的推移使结构不断变化,可以减少负荷预测的工作量.用三种神经网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,验证了级联网络预测算法的有效性和良好的应用前景.     

基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷。针对 依靠先前的经验 来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差。实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷。     

改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。