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基于BP神经网络的下一交易日出清电价预测 总被引:2,自引:0,他引:2
利用历史负荷和清算电价对未来时段出清电价采用3层BP神经网络模型进行预测, 将出清电价看成一个多输入单输出系统.把一天中每个小时按输入影响大小分成五类,然后采用BP网络分别建模预测.并采用美国New England电力市场2002年的电价数据进行了训练和预测分析,最终得到比较理想的出清电价预测结果. 相似文献
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利用历史负荷和清算电价对未来时段出清电价采用3层BP神经网络模型进行预测, 将出清电价看成一个多输入单输出系统。把一天中每个小时按输入影响大小分成五类,然后采用BP网络分别建模预测。并采用美国New England电力市场2002年的电价数据进行了训练和预测分析,最终得到比较理想的出清电价预测结果。 相似文献
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提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynamic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法.首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测.在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境.最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度. 相似文献
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提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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基于PSO训练BP神经网络的短期电价预测 总被引:1,自引:1,他引:0
以美国PJM电力市场为背景,利用历史负荷、系统剩余容量百分比和清算电价对未来时段电价的影响来进行短期电价预测,给出了一个发电侧竞价模型中利用PSO训练BP神经网络进行市场出清电价预测的实例。与使用传统BP神经网络预测的方法进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度,并能收敛于全局最优解。 相似文献
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提出了用相似性原理和BP神经网络来预测日前市场出清电价的新方法,该法尤其适用于只能获得有限原始数据的情况。运用相似性原理对人工神经网络的训练模型进行选择,使其有与预测日相似的负荷特征。用选择出的相似训练模式对选定的BP神经网络进行训练,通过BP神经网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阀值,实现对未来24 h市场出清电价的有效预测。对周末和节假日采用了峰值处理步骤后,此方法更加完整。最后以美国宾西法尼亚州、新泽西州和马里兰州公布的2002年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 总被引:14,自引:6,他引:14
电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。 相似文献
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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。 相似文献
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通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练.预测日24 h负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率控制在2%以内.BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,为研究电力系统经济调度提供了一种新的非线性仿真建模模型. 相似文献
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通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练。预测一日24小时负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率可以有效地控制在2%以内。BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,是研究电力系统经济调度的一种新的非线性建模仿真模型。 相似文献
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由于短期电力负荷、用电量受众多复杂的非线性因素影响,传统单一BP神经网络预测方法存在精度不高、收敛速度慢等问题。为了提高收敛速度和预测精度,根据影响因素特性将其分为长期、短期性影响因素,根据负荷、用电量曲线特性分别将其分为基准量和敏感量,并用决定系数法确定所需短期影响因素。应用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,将BP神经预测误差作为遗传算法的适应度函数,建立了基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法。选取中部某省2015—2019五年"迎峰度冬"期间数据进行验证,结果表明,该预测方法的精度和收敛速度都得到了提高。 相似文献
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介绍了发电厂竞价上网辅助决策系统的构成,认为其中最主要的2个模块为成本分析和市场预测,并在出清电价预测方面提出了一种基于神经网络的电价预测方法. 相似文献
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市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础.人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出.针对这一问题,利用自组织映射的聚类特性将历史数据进行特征分类和筛选处理,处理后形成的新数据用于训练三层BP神经网络,仿真结果表明,经过这种数据处理后,网络的收敛速度得到了显著提高,且预测效果良好. 相似文献
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市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础。人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出。针对这一问题,利用自组织映射的聚类特性将历史数据进行特征分类和筛选处理,处理后形成的新数据用于训练三层BP神经网络,仿真结果表明,经过这种数据处理后,网络的收敛速度得到了显著提高,且预测效果良好。 相似文献