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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的. 相似文献
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基于神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。 相似文献
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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。 相似文献
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遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:19,自引:9,他引:19
为了克服传统BP神经网络中存在的一些缺陷,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,作者通过将遗传算法与神经网络结合,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测,方法的思路是:首先,利用遗传算法有指导地计算神经隐层节点数,从而确定一个较合理的神经网络结构;其次,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一个优秀的初始权值,克服初始权值选取的盲目性;最后,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来,利用改进的BP算法进行电力系统短期负荷预测,仿真计算表明该方法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。 相似文献
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介绍了短期负荷的特点,深入分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响。应用BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的日最高负荷预测和日平均负荷预测模型,最后通过贵阳城南分局历史负荷进行验证,表明本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种负荷因素影响,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。 相似文献
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姜勇 《电力系统保护与控制》2002,30(7):11-13
针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑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。本方法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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为了利用不同深度神经网络的优势,提高深度学习算法对短期负荷的预测能力,提出一种基于多神经网络融合的短期负荷预测方法。以电力系统历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入特征,并行架构的深度神经网络和注意力机制网络为核心网络;以并行架构中的卷积神经网络通道提取静态特征,门控循环单元网络通道挖掘动态时序特征,采用注意力机制网络融合提取的特征并动态调整网络对不同特征的依赖程度;使用Maxout网络增强网络整体的非线性映射能力,通过全连接网络输出预测结果。与支持向量机、长短期记忆网络的算例结果对比表明,所提方法具有更高的预测平稳性和准确性。 相似文献
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提出一种基于模糊小波网络的短期负荷预测模型。模糊小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质、模糊推理和神经网络的学习能力,因此函数逼近能力大大提高。模糊小波网络由一组模糊推理规则和若干小波子网络组成,其中模糊规则的结论部分与某一特定尺度的小波子网络相对应。在学习过程中通过同时调整小波基函数的平移因子和隶属度函数的形状,使得模糊小波网络的精度和泛化能力大大提高。实例计算表明,这种模型是切实可行的。 相似文献
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共生进化免疫神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统BP神经网络在结构设计和学习算法中存在的缺陷 ,提出了一种共生进化免疫神经网络来预测电力系统短期负荷。其中利用共生进化原理设计神经网络 ,通过对神经元群体进行优化设计 ,显著地减轻了计算量。在进化过程中 ,结合免疫算法中的浓度机制和个体多样性保持策略进行免疫调节 ,有效地克服了未成熟收敛现象 ,提高了群体的多样性 ,加快了网络设计速度。算例计算表明 ,该方法具有更短的训练时间和更高的预测精度 相似文献
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短期负荷预测是指预测未来24 h内的电力负荷需求,这是一项非常重要的工作。目前,负荷预测的实用计算方法有很多,线性回归法、时间序列法、人工神经网络法等等,但是,这些算法的预测精度欠佳。现根据相似日负荷的相似性,提出利用聚类分析法来进行短期负荷预测,为此,介绍聚类分析的步骤、方法及验证算例。实际运行结果表明:利用聚类分析法进行负荷短期预测,短期负荷预测的精度大大提高。 相似文献
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在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值。 相似文献