基于小波变换和遗传算法优化神经网络负荷预测

提出了采用小波变换和遗传算法优化神经网络的混合模型对电力负荷进行短期预测。首先通过小波变换,将原始负荷序列分解到不同的尺度上,然后根据不同的子负荷序列的特性分别建立相匹配的神经网络模型,采用遗传算法优化各神经网络模型的初始权值,最后对各分量预测结果进行重构得到最终预测值。采用成都某地区2009年的实际负荷对所提方法进行验证,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

基于小波变换和混合神经网络的短期负荷预测

提出通过小波分解对各负荷子序列进行特性分析初选影响因素后,采用信息熵法从初选变量中自动筛选出对负荷较重要的因素,然后采用改进的主成分分析法消除重要影响因素间的相关性,采用动态聚类法对各分解序列的样本归类,通过灰色关联分析选择出与预测时刻负荷模式最相似的类作为神经网络训练的典型样本集,采用蚁群优化算法训练各子序列相应神经网络模型,采用小波重构得到最终负荷预测结果。并利用某地区1999年的实际负荷对所提方法进行验证,结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解(EMD)和基因表达式程序设计(GEP)算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量(IMF)和负荷剩余分量.运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测.把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值.EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果.     

基于小波分解的支持向量机母线负荷预测

为提高母线负荷预测的准确性,提出一种基于小波分解和支持向量机的母线负荷预测方法。该方法利用小波分解算法将目标负荷序列分解为若干个不同频率的子序列,通过分析各个序列的特征规律,构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值进行重构得到最终预测值。对某一区域内15条母线进行预测,采用平均日母线负荷准确率进行评价。与单独使用支持向量机方法相比,应用所提方法提高了962点的预测效果,占总预测点数的66.8%;全系统的准确率由93.5%提高到了95.1%。     

基于小波包分解与循环神经网络的综合能源系统短期负荷预测

文章提出了基于小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与循环神经网络的电冷热综合能源短期负荷预测方法。利用能够突出负荷细节特征的小波包对电冷热负荷进行频段分解,分析每一频段中电冷热负荷的互相关性。为体现每一频段中电冷热负荷的互相关性对预测结果的影响,将频段中互相关性较强的负荷类型放入同一处理负荷自相关性的循环神经网络模型中进行预测;频段中互相关性较弱的负荷类型则单独进行预测。与直接将电冷热负荷放入同一个循环神经网络进行预测相比,以及与将电冷热负荷通过同一个反向传播神经网络进行预测相比,所提方法考虑了综合能源在不同频段内电冷热负荷的互相关性和电冷热负荷本身的自相关性,能够有效降低负荷预测的平均绝对百分比误差。     

小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点，利用小波分析对负荷样本做序列分解，对高尺度负荷分量采用常规预测方法，其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术，最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明，新方法具有较高的预测精度和适应能力。     

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解（EMD）和基因表达式程序设计（GEP）算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量（IMF）和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。     

基于PSO-OMP优化的WD-ASD超短期负荷预测

为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解(WD-ASD)的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子稀疏分解(ASD)预测模型,分别对负荷的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。其中ASD分解过程由正弦原子库自适应匹配分解完成,并将粒子群算法(PSO)和正交匹配追踪(OMP)算法相结合以增强原子稀疏分解能力。实际负荷数据算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。     

基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法

提出了一种基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法.应用à Trous小波变换将负荷时间序列分解为近似分量和细节分量,并选择不同尺度核的SVM对分解后的数据进行预测,然后将预测后的数据进行合成,得到多尺度负荷预测结果.运用该方法对实际负荷数据进行了1步预测和2步预测,数据实验表明,最大的RMSE误差为1.82,与标准BP神经网络相比,文中所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力.     

考虑积温效应的短期负荷组合预测方法

给出了积温效应的量化公式,提出了考虑积温效应的小波变换与神经网络负荷组合预测方法.该方法首先通过小波变换,把负荷序列分解为不同频段的趋势性负荷子序列和细节性负荷子序列;采用BP神经网络对各子序列分别进行建模和预测,对趋势性负荷子序列加入了积温系数等特征参数;最后由小波重构得到负荷序列的最终预测结果.该方法考虑了积温效应...