基于改进型Elman神经网络龋短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。     

基于改进型Elman神经网络的短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度,提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层,增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。     

基于Elman神经网络的负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,其负荷变化具有明显的周期性,文章采用Elman神经网络与BP神经网络建立模型,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法.对某电网实际历史数据进行仿真预测,经研究发现,Elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点,同时表明利用Elman回归神经网络建模对莱电网负荷进行预测是完全可行的,在负荷预测领域有着较好的应用前景.     

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究

为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。     

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。     

灰色Elman神经网络的电网中长期负荷预测

为了降低原始负荷数据突变对Elman神经网络预测精度的影响,考虑电网负荷预测样本时变性强、不确定因素影响多的特点,利用Elman神经网络计算和适应时变特性的能力强、误差可控以及灰色理论所需计算数据少、计算量小,在样本较少的情况下也能达到较高预测精度的优点,建立灰色Elman神经网络的负荷预测模型,首次将灰色Elman神经网络模型在中长期负荷预测中应用.实例结果表明,该预测方法提高了预测精度、取得了较快的收敛速度,说明该模型是可行而有效的.     

考虑气象因子的区域电网梅雨期负荷预测

综合考虑气象因子对梅雨期负荷进行精确预测,能够为区域电网发电控制、调度安全和经济运行提供日前决策建议。分别构建了基于BP及Elman神经网络的短期负荷模型,引入基础和综合气象因子进行对比研究,发现梅雨期负荷与温度的相关性最强。依据历史气象及负荷数据,训练负荷预测模型,并考虑年度负荷增长趋势对负荷预测结果进行适当修正。结果表明,Elman神经网络在考虑基础或综合气象因子的情况下,对梅雨期日负荷及电量均具有良好的预测特性。     

基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义。通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计、结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化。采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性。     

基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计,结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化.采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性.     

基于EEMD-样本熵和Elman神经网络的短期电力负荷预测

针对电力负荷序列的非线性、非平稳性等特点,提出了一种基于集总经验模式分解EEMD-样本熵和El-man神经网络的短期负荷预测方法。为了减小电力负荷序列局部分析的计算规模以及提高负荷预测的精度,先利用EEMD-样本熵将原始电力负荷序列分解成一系列复杂度差异明显的子序列;然后在综合考虑温度及日期类型等因素对各子序列影响的基础上,根据各子序列的特点构造不同的Elman神经网络对各子序列分别进行预测;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值,并对EUNITE国际电力负荷预测竞赛公布的数据进行仿真实验。仿真结果表明该方法能有效地提高负荷预测的精度。     

考虑气温和时间因素的短期电力负荷预测

针对传统的Elman神经网络模型预测存在准确度不高的问题,提出了考虑影响因素的改进型Elman神经网络短期负商预测模型。用人工鱼群算法优化Elman神经网络预测模型的权阈值,使Elman神经网络模型收敛速度更快,准确度更高。以气温因素和时间因素作为模型输入量,分别预测工作日、非工作日和节假日的负荷。Matlab仿真结果表明,考虑影响因素的改进型Elman神经网络预测模型准确度更高,     

基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素．采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能．可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比．既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。     

基于PSRT与Elman神经网络的短期负荷多步预测

短期负荷预测(short-term load forcastings,STLF)对电力系统的经济和安全运行有着重要的作用。为提高短期负荷预测的精度,根据短期负荷的基本特性,提出了一种将相空间重构理论(phase space reconstruction space,PSRT)与Elman神经网络相结合的短期负荷多步预测模型。首先利用PSRT重构相空间的吸引子,然后用Elman神经网络来拟合相空间吸引子的多步演化,其中利用空间欧氏距离来选取Elman网络的输入样本。通过对广西电网短期负荷预测的分析表明,该多步预测方法是有效可行的。     

基于storm云平台的电力信息系统实时监理的研究

为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,并结合storm云平台,构建了电力信息系统工程监理实时分析预测模型。通过案例分析与标准的Elman神经网络模型对比,表明该模型具有更高的预测准确度和较快的收敛速度,能够有效地应用于电力信息系统工程监理质量控制中。     

分时电价下考虑储能调度因素的短期负荷预测模型

影响电力系统短期负荷预测的因素有多种,因此在进行短期负荷预测时,考虑的因素种类越多,预测的精度越高。在考虑环境因素的基础上,构建分时电价下考虑储能调度因素的改进鲸鱼算法优化Elman神经网络模型。在智能电网下,由于储能调度能够使传统的负荷曲线发生改变,首先在基于分时电价的基础上构建储能调度模型,对储能用户在各时段的充放电行为进行具体分析。然后由于Elman神经网络具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的鲸鱼算法(MWOA)用于优化神经网络的权值和阈值,进一步提高了神经网络的收敛速度和全局寻优能力。最后构建考虑储能调度因素的短期负荷预测模型,通过对某地电网2018年7月至8月的数据为例进行仿真分析,并与所提到的其他预测模型进行比较。通过误差结果分析可知所提方法的预测精度更高,收敛速度更快。     

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Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型

为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。     

基于人工神经网络的短期负荷预测的研究

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的BP、Elman、RBF三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测.某电网实际预测结果表明,RBF比BP、Elman有更好的预测精度,更快的速度.     

基于MATLAB的短期电力实用负荷预测模型的研究

为了解决电网规划决策中电力负荷预测问题,针对短期电力负荷预测系统来对系统进行预测。通过BP神经网络算法,运用MATLAB程序实现BP神经网络的训练过程,构建一个简单的短期电力负荷预测系统。通过对比,建立的神经网络系统的结构为24—9—24,即输入层的节点数为24、隐含层为9、输出层为24。通过对预测值与实测值的对比,可以得到误差基本保持在3%以内。可以通过BP神经网络对电力负荷进行预测。     

基于遗传和模拟退火算法优化的短期负荷预测

负荷短期预测是电力系统运行和调度每年的重要工作,尤其在市场环境下负荷短期预测更显重要.对于电力系统短期负荷的随机性和突变性的特点,提出了应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的Elman神经网络的短期负荷预测模型.其特点是模型简单、运算效率高,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷.利用改进Elman 网络的良好学习能力,同时利用遗传和模拟退火优化算法对Elman动态递归网络的前馈和反馈值进行优化,实现全局最优的拟合结果.比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,仿真实验证明了利用遗传和模拟退火算法优化的Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法.