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1.
基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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应用人工神经网络进行短期负荷预测 总被引:11,自引:5,他引:11
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。 相似文献
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人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了基于多层前馈神经网络误差择向传播(BP)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测的是平行的,有效的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。 相似文献
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论述了人工神经网络预测电力系统负荷的方法和步骤,并以BP神经网络在石嘴山地区短期负荷预测中的应用为例,探讨负荷预测的重要性。 相似文献
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基于人工神经网络原理,设计了一个三层的BP网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力,实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理,以及在算法中引入附加冲量项,以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。 相似文献
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基于灰色神经网络组合模型的日最高负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力日最高负荷受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,提出灰色动态模型对电力日最高负荷进行预测,在此基础上构造了灰色神经网络组合预测模型。该模型避免了变权组合预测模型的主观与繁琐,能有效地将灰色预测弱化数据序列波动性的优点和神经网络较强的非线性适应能力相融合。算例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到了改善。 相似文献
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日负荷曲线的二次函数修正预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在假定未来日负荷曲线特征参数γ、β已知的条件下,构造一个二次函数对基准日负荷曲线进行修正,在此基础上获得待预测日的负荷曲线。 相似文献
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基于人工神经网络的短期负荷预测 总被引:3,自引:0,他引:3
通过仿真实验得出要提高电力系统负荷预测精度必须采用两个隐层的结论。为了避免由此而引起训练时间的增加,必须适当地限制ANN输入变量的数目,提出了一种类似于相似日方法的方法。采用某种差异评估函数,寻找最有可能与预测日负荷相似的某些天,再用ANN予以修正。 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
人工神经网络是模仿人脑神经元结构,特性和大脑认知功能而构成的新型信号,信息处理系统。本文针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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基于人工神经网络的负荷模型预测 总被引:7,自引:0,他引:7
负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。 相似文献
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基于模糊神经网络的电力负荷短期预测 总被引:5,自引:3,他引:5
针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程。通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果。算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景。 相似文献
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提出了基于改进广义回归神经网络(GRNN)的日负荷曲线预测模型。对GRNN模型的输入元素进行分析筛选,并同时输出一天48点的负荷预测值,在保证预测精度的基础上大大提高了预测速度。采用烟台某变电站实际负荷进行预测分析,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于人工神经网络的综合负荷模型 总被引:2,自引:4,他引:2
指出了BP神经网络应用于动态综合负荷建模时存在的缺陷。提出了一种适合描述综合负荷动态特性的具有内反馈功能的动态Elman神经网络负荷模型,并采用改进遗传算法作为优化算法对某220 kV变电站综合负荷采集样本进行建模。大量建模实践表明,文章所提出的动态Elman神经网络综合负荷模型具有结构简单、参数少、应用简便、对综合负荷动态特性描述能力强等优点;Elman神经网络不仅对动态负荷建模具有良好的实用价值,也是一种很适合于电力系统其他动态非线性辨识的神经网络模型结构。 相似文献
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基于小波神经网络的中长期电力负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
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