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随着神经网络理论在电力行业应用不断广泛和深入,神经网络用于电力负荷预测也取得一定成果。为了减小负荷预测的误差,提高预测精度,将BP神经网络引入电站负荷预测,首先介绍了电力负荷传统预测方法,进而引出了人工神经网络预测方法,分析了BP神经网络原理、模型及算法,通过m语言在MATLAB中建立了负荷预测模型,对实际电站数据进行了仿真分析,得到了训练误差曲线,验证了BP神经网络应用于负荷预测满足一般精度的要求,从而改进了传统方法带来的误差,使预测结果接近实际值。 相似文献
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电力系统负荷预测是1项复杂的系统工程,其不仅涉及的领域广泛,而且不确定性的因素较多。文中在传统BP神经网络算法、改进型BP神经网络算法基础上,将BP神经网络与小波分析相结合,构建了小波神经网络模型,然后分别应用BP神经网络、改进型BP神经网络和小波神经网络对宁夏石嘴山地区电力负荷进行了中长期预测。通过对比分析表明,采用小波神经网络获得的预测数据比前2种方法获得的预测数据误差均要小。这说明了小波神经网络的预测结果更加准确,即采用BP神经网络与小波分析相结合的方法比单纯地采用BP神经网络算法进行电网负荷预测的效果更佳 相似文献
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基于卡尔曼滤波的风速序列短期预测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了卡尔曼滤波在风速序列预测分析中的应用机理,构造了用于风速序列预测分析的迟滞神经网络,并采用卡尔曼滤波方法将其与ARMA模型相融合,实现了风速序列的混合预测。通过修改激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络,网络的权值采用梯度寻优的方式确定,迟滞参数利用遗传算法进行确定。系统的状态方程采用ARMA模型建立,将迟滞神经网络对风速序列的预测结果作为测量方程的测量值。混合预测方法能减小单一预测机制造成的同一性质误差的累积。仿真实验结果表明,迟滞神经网络的预测性能优于传统BP神经网络,而混合预测方法的预测性能优于单一预测方法。 相似文献
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混凝土强度预测与设计的神经网络方法 总被引:12,自引:2,他引:12
首次提出混凝土强度预测与设计的神经网络方法。对普通混凝土、高强混凝土等多种混凝土建立了表现混凝土强度因果规律的神经网络方法,在已有混凝土试验资料基础上,进行了强度预测。与通用的回归分析方法所得结果对比,神经网络方法精度较高。通过实例给出了应用神经网络方法的强度预测结果。表明神经网络是混凝土强度,特别是高强混凝土强度预测和设计的崭新途径 相似文献
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吴耀华 《电力系统保护与控制》2007,35(6):45-48,53
由于长期负荷历史数据比较少,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测的优缺点的基础上,提出了一种新型的预测方法——GM-GRNN预测方法,此方法就是将灰色预测方法和人工神经网络中的广义神经网络相结合的预测方法,新方法发挥了灰色预测方法中的“累加生成”的优点,能够削弱原始数据中随机性并增加规律性,同时避免了灰色预测方法及其预测模型存在的理论误差。最后采用我国某省年用电量的预测的算例表明该方法的预测精度优于单一的灰色预测和单一的神经网络预测方法,为电力系统长期负荷预测提供了一种有用的方法。 相似文献
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电力负荷预测是进行电网规划建设的依据,为准确预测清溪镇日负荷情况,对神经网络预测原理进行了研究,对清溪镇日负荷数据进行调查,依据BP神经网络的预测方法建立日负荷预测模型,通过Matlab实现清溪镇日负荷预测并对预测结果进行分析,结果表明基于BP神经网络的预测方法在城镇日负荷预测中效果理想。 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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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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为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型。首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度。通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。 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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为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,本文模型具有更高的预测精度。 相似文献
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为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训练,得出基于BP神经网络光伏电站出力预测系统,从而提高光伏预测精度。采用GA算法替代传统的学习算法优化BP神经网络的权值和阀值,提高预测网络的训练速度。将建立的LVQ-GA-BP预测系统与传统系统进行了比较和分析,结果表明:该方法的建立,不仅提高了光伏出力的预测精度,而且还提高了BP神经网络的训练速度,具有潜在的工程应用价值。 相似文献
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针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。 相似文献
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基于Adaboost的BP神经网络改进算法在短期风速预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
进行较准确的风速预测对含大规模风电场的电力系统进行经济调度具有重要意义。针对目前神经网络法、时间序列法、卡尔曼滤波法等算法在短期风速预测上精度不高的缺陷,引入Adaboost算法对前馈(back propagation,BP)神经网络算法进行改进,提出了基于Adaboost的BP神经网络算法,并将该方法应用于短期风速预测。经算例分析,该算法在超前1 h和2 h的风速预测精度优于其他2种算法,且该算法在高风速段(10 m/s以上)平均绝对百分比误差低于7.5%,具有较高的工程应用价值。 相似文献