小波-LMBP网络在短期负荷预测中的研究与应用

为提高电力系统负荷预测精度,提出一种基于小波分析结合LMBP(Levenberg-Marquardt BP)神经网络的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换对负荷序列进行多尺度分析,得到具有不同特征和规律的频段子序列,再对这些子序列分别采用合适的人工神经网络模型进行训练预测,最后将各预测子序列进行重构,生成负荷序列的最终预测结果.在构造预测模型的过程中,对比传统的预测方法及预测模型,在小波函数及尺度选择、神经网络建模等方面进行细致探讨并予以相应的实例验证.结果表明该方法具有很高的预测精度和应用可行性.     

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Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用.小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度.本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法.算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度.     

基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型

为了解决传统BP神经网络对高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点,提出了一种混合小波变换和纵横交叉算法(CSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波变换对负荷样本进行序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用纵横交叉算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能掌握冲击毛刺的变化规律,有效提高含大量冲击负荷地区的负荷预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。     

基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度。本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法。算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度。     

基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势.经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

混合WPD和ACPSO的负荷预测模型

为了解决传统BP神经网络对负荷高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点以及粒子群算法(PSO)在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合小波包变换和自适应交叉粒子群算法(ACPSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波包变换对负荷样本进行多层序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用自适应交叉粒子群算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能充分掌握负荷波动的变化规律,有效提高负荷波动大的地区的预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法.运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测.实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性.     

基于分段积温效应的夏季负荷组合预测方法

分析了积温效应的2种表现形式:多日积温效应和两日积温效应,提出了考虑积温效应的夏季负荷组合预测方法。该方法充分考虑积温效应的2种表现形式,建立了3种温度的修正模型;为了提高预测精度,采用基于多元线性回归法、BP神经网络和支持向量机的组合预测方法。以江苏某地区的负荷数据作为历史数据,采用基于最小二乘法优化的模拟退火法求解最优参数对温度进行修正,并将修正之后的温度代入组合预测模型中预测负荷,结果表明,预测精度高,可以满足系统调度人员的需要。     

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。