基于Hadoop架构的多重分布式BP神经网络的短期负荷预测方法

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力负荷数据规模呈现指数形式增长、且复杂程度增大,逐步构成了电力负荷大数据,传统负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于Hadoop架构的多重分布式BP神经网络的短期负荷预测方法。该方法首先在从BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程予以剖析的基础上,研究并建立基于Hadoop架构中Map Reduce框架的BP神经网络负荷分布式预测模型;其次,为弱化其"过拟合"问题,在引入"多重"概念的基础上,提出基于灰色关联度和最短距离法聚类的方式择取多重分布式BP神经网络预测模型初始重数和成员集的方法,并定义衡量聚类优劣的有效指标,以确定合理重数。实验结果表明,多重分布式BP神经网络预测方法相比传统BP神经网络,预测精度更高。     

基于点模式匹配的电力系统短期负荷预测

输电网短期负荷预测是电力调度的基本依据。文中基于点模式策略，并借助模拟退火算法，提出了一种短期负荷预测的新方法。从模式的角度看，负荷的变动也可以看成是模式的转换。该方法首先通过相关性分析找出输入输出数据关系以及各输入数据所占的权重；然后由点模式匹配法求得各输入数据的变换值；最后由变换值、输入数据及其权重得到短期负荷预测的结果。将该方法用于一个实际系统，预测结果表明该方法预测效果较好。     

基于VMD-NCWOA-LSSVM的短期电力负荷预测方法

准确的电力系统负荷预测对电力系统安全稳定运行具有重要意义,为提高负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)预处理数据,将原始日负荷曲线分解为不同频率的子序列,降低数据不规律性对负荷预测带来的干扰。使用Piecewise模糊映射策略进行改进,解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)受初值影响容易陷入局部最优的问题。使用非线性收敛因子代替线性收敛因子,进一步提升WOA的全局寻优能力和局部探索能力,得到非线性收敛因子的混沌鲸鱼优化算法(nonlinear convergence factor of the chaotic whale optimization algorithm,NCWOA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的组合预测模型(VMD-NCWOA-LSSVM)。测试结果表明本文所提模型可以降低预测值的最大相对误差和平均绝对百分误差,有效提高短期电力负荷预测的精度。     

基于EMD-GRU的短期电力负荷预测方法

高效精准的短期负荷预测对电力系统安全稳定运行至关重要。提出一种基于经验模态分解（EMD）和门控循环单元（GRU）的组合预测模型。首先选取日期因素、气象因素和历史负荷因素构建输入特征集;再利用EMD算法将随机性强的历史负荷数据分解为有限个特征互异的固有模态函数分量和趋势分量,并和日期因素、气象因素一起作为GRU网络的输入;采用2层GRU循环网络增加网络深度,提升模型学习能力,对各分量数据分别预测并叠加重构输出预测值。以我国某地负荷数据为实际算例,实验结果表明,采用该方法预测误差仅为6.11%,相较于GRU网络模型和BP神经网络模型,预测精度得到巨大提升;相较于EMD-LSTM网络模型,在预测精度相差0.04%的情况下,预测时长缩短25.99%,训练效率得到显著提升。     

基于PSO-WPESN的短期电力负荷预测方法

精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率小波包分解方法对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明:针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。     

基于CNN-SAEDN-Res的短期电力负荷预测方法

基于深度学习的序列模型难以处理混有非时序因素的负荷数据,这导致预测精度不足。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、自注意力编码解码网络(SAEDN)和残差优化(Res)的短期电力负荷预测方法。特征提取模块由二维卷积神经网络组成,用于挖掘数据间的局部相关性,获取高维特征。初始负荷预测模块由自注意力编码解码网络和前馈神经网络构成,利用自注意力机制对高维特征进行自注意力编码,获取数据间的全局相关性,从而模型能根据数据间的耦合关系保留混有非时序因素数据中的重要信息,通过解码模块进行自注意力解码,并利用前馈神经网络回归初始负荷。引入残差机制构建负荷优化模块,生成负荷残差,优化初始负荷。算例结果表明,所提方法在预测精度和预测稳定性方面具有优势。     

基于CEEMD-GRU模型的短期电力负荷预测方法

针对电力负荷序列不平稳、随机性强,直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题,本文提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)融合的预测方法。首先,针对传统经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)分解方法处理干扰信号大的序列时,存在的模态混叠问题,提出了CEEMD分解方法,加入互补白噪声,将原始序列分解成不同尺度的子序列,随后使用GRU神经网络,并优化网络超参数,从而获得最好的预测结果。通过实验证明,该方法重构误差小,预测效果好。     

基于萤火虫算法的短期电力负荷预测方法

近年来,电力行业快速发展,对电力负荷进行预测也越来越重要,其中短期负荷预测对于电力系统的调度和市场运行起到极其重要的作用,精准的电力负荷预测可以有效提高发电设备利用度.融合卡帕(Kappa)测度和萤火虫算法的进行选择性集成学习方法实现短期负荷预测,该方法首先使用自展法(bootstrap抽样)生成多个学习器,然后使用K...     

基于IFOA-GRNN的短期电力负荷预测方法研究

针对智能用电环境下负荷随机性强、短期电力负荷预测精度差、计算时间长等问题,提出了一种结合改进果蝇优化算法IFOA和广义回归神经网络GRNN的预测方法。模型的输入因子为负荷数据和气象信息等。通过改进果蝇优化算法的搜索距离,增强其搜索能力,优化广义回归神经网络GRNN的平滑因数,提高预测的网络性能和精度。通过仿真验证预测方法的准确性和有效性。结果表明,改进后的方法可以减小预测误差,提高算法的稳定性。该研究为我国电力负荷预测的发展提供了参考和借鉴。     

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。     

电力负荷短期预测

文章从调度运行和需求侧管理出发,分析电力负荷的构成特点和负荷值变化的原因;将负荷突变值和平稳值采用平均值的方法求出接近的真实值,建立负荷短期预测模型,再输入历史负荷(常规)数据、天气状况的历史数据和特别事件预测数据,得到负荷短期预测值。     

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测

根据历史数据集的基本知识建立一个基于模糊规则的电力负荷模式分类系统,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,利用遗传优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集用于电力负荷模式分类.并在仿真试验中,将此分类系统用于电力负荷预测,结果表明此分类系统具有较好的分类性能,可为电力负荷预测提供更为充分有效的历史数据,从而改善其负荷预测性能.     

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。     

基于混合神经网络的短期电力负荷预测方法

电力负荷预测对电网的经济运行至关重要,为提高短期负荷预测精度并降低混合神经网络模型的训练时间,提出了一种基于多层感知器（MLP）的基础子网、简单循环单元（SRU）与主成分分析（PCA）的短期电力负荷预测模型。首先,考虑影响电力负荷变化的各种因素,建立负荷预测输入特征集;其次,利用PCA对输入网络的部分特征进行变换并降维;最后,将经过PCA处理后得到的全新数据信息作为模型的输入,并结合Adam梯度下降算法进行训练,输出负荷预测的结果。通过仿真实验结果表明,包含SRU的混合模型在全部测试集样本上的MAPE为2.126%,远低于仅有子网的单一模型与包含DNN的混合模型,而与包含LSTM的混合模型相比,训练时间却降低了22.74%,同时PCA的应用也使得模型的收敛速度加快,极大地减小了训练轮数。     

基于PSO-LSSVM的短期电力负荷预测

提出一种基于粒子群优化-最小二乘支持向量机(particle swarm optimization-least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的短期负荷预测的方法。采用PSO算法对LSSVM的模型参数进行寻优,实现LSSVM参数的自动优化选取,进而得到比单一LSSVM更准确的短期负荷预测模型。实际算例结果验证了所提预测方法可行性,与其他方法预测结果的对比进一步突出了所提方法的有效性。     

基于CNN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。     

基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测

针对电力负荷随机性较强,预测精度不高的问题,通过构建集合经验模态分解(ensembleempiricalmode decomposition,EEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU)和多元线性回归(multiple linearregression, MLR)组合而成的EEMD-GRU-MLR(EGM)预测方法,有效提高了电力负荷短期预测精度。首先通过集合经验模态分解将电力负荷数据分解为频率由高到低的不同本征模态函数(intrinsicmodefunctions,IMF),不同频率的本征模态函数分量代表了电力负荷不同的部分特征,随后分别使用多元线性回归方法和GRU神经网络方法对低频部分和高频部分进行快速准确的预测,最后将所得各预测结果组合后得到完整的预测结果。EGM预测方法不但能够对电力负荷的变化趋势进行有效预测,而且能够准确预测随机性较强的局部特征。最后通过实验验证,该方法有效地提高了负荷预测精度。     

基于VMD-ARIMA-DBN的短期电力负荷预测

针对短期电力负荷预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解、深度信念网络、差分自回归移动平均模型的组合预测模型。首先选取电力负荷影响较大的相关参数,采用变分模态分解将负荷数据分解为低频和高频两种分量;然后利用差分自回归移动平均模型和深度信念网络分别对低频和高频两种分量进行预测,为克服深度信念网络参数随机化的缺陷,采用粒子群优化算法优化模型以进一步提高精度;最后组合各模型结果得到最终预测值。实验结果表明,该组合模型较其他模型具有更好的预测性能。     

电力大数据下的短期电力负荷预测

电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。文章就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。