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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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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的. 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法.把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理.详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证. 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。 相似文献
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介绍了短期负荷的特点,深入分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响。应用BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的日最高负荷预测和日平均负荷预测模型,最后通过贵阳城南分局历史负荷进行验证,表明本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种负荷因素影响,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。 相似文献
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遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:19,自引:9,他引:19
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。 相似文献
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为了提高电力系统短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的负荷预测方法。影响负荷的因素作为神经网络的输入变量,太多输入变量会加大神经网络的训练负担,运用核主成分分析的方法对初始神经网络输入变量进行非线性降维,将降维后的数据作为神经网络新的输入变量,并对神经网络的训练算法进行改进,以加快收敛速度,最后在每一个时刻点上建立模型进行预测。采用文中提出的方法对甘肃某地区2014年的负荷进行预测,并与已有的BP神经网络方法和PCA-BP神经网络方法进行对比,结果表明该方法可提高负荷预测的精度。 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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基于神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。 相似文献