基于小波网络的短期负荷预测方法

提出一种基于小波网络的短期负荷预测模型，小波网络结合了小波变换良好的时频局域性质和神经网络的自学习能力，因此具有比神经网络更灵活的函数逼近能力，同时有效地改善了神经网络难于合理确定网络结构、存在局部最优等缺陷，算例表明，这种模型是快速准确的。     

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。     

小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用

本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨，提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类，然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法，并尝试提出小波理论在短期负荷预测方向应用的建议。     

基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法

在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法：通过小波变换，将各序列分量分别投影到不同的尺度上，对不同的子负荷序列进行数据处理，并分别采用相匹配的模型进行预测，最后退过小波重构，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较强的适应能力。     

小波贝叶斯神经网络在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

大量随机冲击负荷(炼钢厂、轧钢厂)接入系统给负荷预测造成困难,使得短期负荷预测精度下降.首先就冲击负荷地区的负荷特征进行分析,找出影响负荷预测精度的原因,提出利用小波变换对负荷序列进行多尺度分解,得到在不同频段下负荷子序列,重点针对各负荷分量不同特点,建立含不同输入量的贝叶斯神经网络预测模型,再将预测结果进行小波重构,从而得出最后预测结果.再与另两种模型进行对比,结果表明该方法能提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度.     

应用小波分析进行短期负荷预测

小波分析是一种新兴的数学工具，它能任意地提取短期负荷序列的细节。通过使用小波分析，可以在任何水平上分析短期负荷序列，它对信息成分采取逐渐精细的时域与频域处理，尤其对突发与短时的信息分析具有明显的优势。本文将小波分析引入了短期负荷预测，针对电力系统本身具有的负荷以天，周，年为周期发生波动的特点，使用周期自回归模型有选择的对分解序列进行预测，并对直接使用周期自回归(PAR)模型的预测结果及先使用小波分析处理的预测结果进行了比较，实例显示这种方法提高了预测的精度。     

应用人工神经网络进行短期负荷预测

本文提出了一种应用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测的方法。负荷按照每周各日进行分类，共七种模式，学习样本选取每周中的相同类型日。为了提高预测精度，对原始数据中的伪数据进行清除，对于那些可以预料到的随机干扰，应用专家系统原理予以处理。通过对银川供电局负荷的实际预测，表明本文所提供方法可以实际应用。     

遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

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。     

模糊集理论在电力系统短期负荷预测中的应用

由于模糊系统能够在任意精度上一致逼近任何定义在致密集上的非线性函数,具有从大量数据中提取相似性的强大能力,且能同时利用数据信息和语言信息,因此模糊集理论在电力系统短期负荷预测中得到了越来越广泛的应用。文中对模糊集理论应用于电力系统短期负荷预测中的研究现状进行了综述,包括模糊集理论分别与专家系统、传统的预测技术、人工神经网络相结合在短期负荷预测中的应用,以及模糊逻辑系统在短期负荷预测中的应用,并指出     

小波包变换在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

针对大量冲击负荷接入系统给负荷预测造成困难,提出一种基于小波包变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波包分解将原始负荷序列分解成不同频率的子序列,根据各个子序列的变化特点,分别采用相匹配的模型进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。选择广东某电网实测负荷数据作为算例,仿真结果表明该方法能有效提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

基于小波分解的电力系统短期负荷预测方法研究

为提高预测精度,提出一种基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法。即将负荷分成周期性不同的几部分,对分解后的各负荷序列通过相匹配的神经网络方法进行预测,并考虑温度因素的影响,采用线性回归模型对神经网络预测结果修正得到最终预测结果,预测结果与实际数据对比得出,预测方法更具准确性。     

供电局短期负荷预测的应用研究

通过分析供电局线损数据各构成电量之间的趋势关系,提出了基于不同电压等级的分类售电量预测法,并建立相应的数学模型,应用于实例。     

基于连云港市的电力系统短期负荷预测研究

对连云港市负荷特性深入分析后进行了短期负荷预测的研究,简要介绍了误差反向传播算法即BP算法的结构和原理,并将BP算法用于短期负荷预测,简单高效可行,但由于该算法收敛的时间较长、且容易陷入局部极小点,故在后文提出了用粒子群算法优化BP神经网络的新型算法,该算法能够有针对性地优化网络结构中的权值和阈值,在不断迭代的情况下,使得预测误差向减小的方向训练.实例表明,优化后的模型预测结果准确率有了较大程度提高,满足了负荷预测的基本要求.     

小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测

小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络,利用小波变换对负荷样本做序列分解,得到不同尺度下的小波系数,然后对小波系数进行阈值选择,由BP神经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律,汲取专业人员的经验知识,形成一系列的相关规则,模拟人类专家的推理和判断过程,从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波神经网络预测数据进行修正,得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据,很好地实现了在小波神经网络中嵌入专家系统的方法,同时提高了预测精度。     

基于频域分解的短期负荷预测研究分析

为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分：日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Mallat算法二次分解,分别得到低频部分和高频部分,选取低频部分做训练样本与Elman神经网络结合预测高频分量;将各个频域分量结果重组,实现电力负荷的高精度预测。以某地市实际负荷数据为例进行仿真,将该方法与Elman神经网络法、随机森林法及频域分量预测法的预测结果对比,验证所提方法可以有效提高精度,减少预测值和真实值的离散程度。     

基于局部均值分解与神经网络的短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统调度和运行的基础,为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于局部均值分解和人工神经网络的电力系统短期负荷预测方法.该方法首先对负荷序列进行局部均值分解,针对分解后具有不同特点的各PF分量设定具体的神经网络参数进行预测,将各分量的预测结果进行重构得到最终的预测结果.仿真实验表明,LMD-BP神经网络的预测方法与传统的EMD-BP神经网络方法相比具有更高的预测精度,同时也验证了该方法的实用性和有效性.     

基于RAN网及小波神经网电力系统短期负荷预测

介绍电力系统负荷预测研究现状,将小波分析与神经网络相结合,构造了一种适用于非线性系统建模预测的小波神经网络。讨论运用小波神经网进行电力系统短期负荷预测的算法及在预测过程中对电网负荷数据进行预处理的方法。首次提出了RAN网新型网络结构并探讨了在电力系统短期负荷预测中的应用。分别应用2种方法对东北电网进行了72h短期负荷预测仿真。仿真结果表明,用小波神经网和RAN网进行建模预测比BP网训练步数大大减少,缩短了网络训练时间,提高了预测精度。     

辽宁电网短期负荷预测方法研究

主要介绍了适于辽宁电网短期负荷预测的基本方法－－线性外推法。同时针对北方气候对负荷影响的特殊性,提出了温度与负荷的幂函数关系及降水量与负荷的关系,以此修正线性外推基本方法的计算结果,并阐述了一种在运行实践中总结出的节假日负荷预测方法。     

基于二维小波变换的短期负荷预测

根据电力负荷的周期性与随机性,提出了基于二维小波变换和最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法。首先构造负荷序列二维矩阵,利用二维小波变换将负荷矩阵分解为基荷低频、每天变化的高频、每个时刻变化的高频、随机干扰四个分量,根据重构后负荷分量的特点,构造不同的最小二乘支持向量机模型进行预测;最后将预测后的数据进行叠加得到预测结果。实际预测结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

基于小波分析和遗传程序设计的短期负荷预测

提出将小波分析和遗传程序设计算法相结合用于电力系统的短期负荷预测.具体过程是先对负荷序列进行小波分解,然后对小波分解后的各尺度负荷序列分别利用遗传程序设计进行分时预测,并通过对各尺度的预测结果进行重构来得到最终预测结果.仿真结果表明,该方法具有较好的预测效果和可行性.