动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法(DAACS),对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法(DAACS-BP)预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测.仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测.     

基于蚁群优化算法的短期负荷预测研究

为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好的稳定性和适应能力,其预测性能明显优于基于BP算法的递归神经网络(BP-RNN)和基于遗传算法的递归神经网络(GA-RNN).     

改进蚁群化学聚类算法在短期负荷预测中的应用

针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易陷入局部寻优等缺点,提出了一种改进蚁群化学聚类方法。该方法通过在蚁群化学聚类算法的基础上引入核函数来优化负荷预测因素,减少在训练过程中的数据量,提高了预测速度和精度。经过对湖南某市的短期负荷预测,并与SVM及神经网络对比,其结果表明该预测模型精度高于SVM与神经网络模型精度。理论分析和实验数据验证了该算法具有一定的实用性和可行性。     

自我调节蚁群-RBF神经网络模型在短期径流预测中的应用

为提高短期径流预测精度,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑气象、天气、季节、降雨等影响因素,对上马水库进行径流预测.仿真表明,该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了短期径流预测的精度,预测相对误差小于3%.可有效用于短期径流预测.     

基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

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。     

基于粒子群优化神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测研究

为提高"煤改电"地区短期负荷预测水平,本文基于北京市大兴区"煤改电"工程,探索利用神经网络算法对"煤改电"地区短期负荷进行预测。本文首先研究了"煤改电"地区负荷的年周期、周周期以及日周期负荷特性,并对负荷预测进行分类,分析得出了负荷预测的主要影响因素,明确了负荷预测的步骤及误差分析方法。其次,本文研究了BP神经网络的构成和运算过程,分析了历史数据处理方法,建立了基于BP神经网络的"煤改电"地区短期负荷预测模型,并对短期负荷预测模型进行检验。最后,为进一步提高预测效果,本文研究利用粒子群算法和列文伯格-马夸尔特算法对神经网络进行优化改进,建立了基于粒子群算法优化的BP神经网络负荷预测模型,满足了预测目标精度要求。     

基于改进粒子群神经网络短期负荷预测

在电力系统的发展过程中,电力负荷充当着非常重要的角色,电力负荷预测的精度显得尤为重要。为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了改进的粒子群-BP神经网络混合优化算法。采用自适应惯性权重改进的粒子群算法,使得粒子群算法的收敛速度和收敛精度有所提高,改进后的算法优化神经网络的过程中,对BP神经网络的初始权值和阈值等参数进行改善,并建立基于IPSO-BP算法模型对短期电力负荷进行预测。以某地的历史负荷数据进行训练仿真,结果表明,该模型的收敛速度和预测精度优于传统粒子群-BP神经网络模型。模型改善了粒子群算法和神经网络各自的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。该模型提高了短期电力负荷预测精度,平均相对误差在1%左右,模型可用于电力系统的短期负荷预测。     

基于提升小波和改进PSO-Elman神经网络的短期负荷预测

为了提高电力负荷预测的精度,提出基于提升小波和改进PSO-Elman神经网络的短期负荷预测模型。首先,针对负荷的波动性和趋势性,将提升小波算法用于分解原始负荷数据并提取其主要特征,然后,在蚁群算法改进粒子群算法(GPSO)中,采用混沌理论,对部分适应度值较差的粒子进行混沌扰动,提出CGPSO算法,改善细致搜索的准确性,并提高全局搜索能力,将CGPSO算法用于Elman神经网络初始参数优化,最后建立负荷预测模型。本文采用我国北方某地区的实际数据进行仿真,实验结果表明,该方法的预测精度相比于传统ENN方法提高了2.3626%。     

模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

结合电力短期负荷的特点,将模糊神经网络应用于电力短期负荷预测。阐述了模糊神经网络结构特征及BP学习算法,介绍了模糊神经网络应用于负荷预测的具体流程方法,建立了一种基于引入惯性量的BP学习算法的模糊神经网络负荷预测模型。通过对实际数据分析仿真,同基于BP神经网络的负荷预测方法进行比较分析后,得出本文所提出的方法预测精度高,较好地实现了负荷的预测。     

超短期负荷的聚类分析及其变化情况预测

电力系统的超短期负荷值及其变化情况对系统调度具有重要意义,提出了一种优化的聚类算法对超短期负荷在一天中的变化情况进行归类并预测。由于模糊C均值聚类对初始聚类中心敏感,不能准确收敛于全局最优解,加入蚁群聚类,从而自动获得最佳聚类数目,采用模糊神经网络对聚类结果（负荷值的变化情况）进行预测。通过对相似日（非负荷因素如经济、气象等相似）的历史数据仿真实验,验证算法的合理性、有效性,为日后负荷调度提供决策依据。     

蚁群BP网络转速辨识器的优化

将排序加权的方法引入基本蚁群算法中,用改进型蚁群算法优化BP神经网络的权值和阈值,有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点,提高了收敛速度,得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即改进型蚁群神经网络。运用该方法对直接转矩控制系统中的电机转速进行了辨识。仿真试验结果表明:该改进型蚁群神经网络不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,能够准确地辨识电机转速,具有良好的辨识效果,实现了无速度传感器直接转矩控制。     

蚁群算法在电机故障诊断中的应用

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特点.本文介绍了蚁群算法的基本原理和算法模型,建立了以电机为对象的神经网络故障诊断系统,应用蚁群算法训练了神经网络并进行了故障诊断,与BP算法的诊断结果进行了比较.网络训练的对比结果表明,基于蚁群算法的神经网络故障诊断系统,对多故障征兆有较好的故障识别率,且算法收敛快,诊断精度高,具有较高的搜索效率.     

基于蚁群BP神经网络的动态测量误差预测

针对BP算法在神经网络参数学习中局部性能好但易陷入局部极小值而蚁群算法拥有良好的全局性能的特点,提出了神经网络的综合训练方法(蚁群BP算法,ACBP Algorithm)即首先利用蚁群算法对神经网络参数进行全局搜索训练,然后再利用BP算法对参数进行局部学习。设计了一种自适应蚁群算法,一定程度上解决了传统蚁群算法收敛速度和拓宽搜索空间之间的矛盾。最后利用仿真实例验证了ACBP神经网络较之BP神经网络和AC神经网络在动态误差预测方面的优越性,得出了相关结论。     

蚁群前馈神经网络在煤灰熔点预测中的应用

提出了一种蚁群前馈神经网络模型。采用蚁群算法和BP算法相结合的方法训练神经网络,可避免单纯BP算法容易陷入局部最优的不足,降低算法对初值的敏感性。应用蚁群前馈神经网络建立了灰熔点的模型,并对模型的预测性能进行了验证。结果表明,该方法的预测精度比单一的BP神经网络模型有较大提高,训练后的网络模型可以用于煤灰熔点的预报。     

基于蚁群算法的神经网络配电网故障选线方法

为了克服基于神经网络的故障选线方法收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,提出了蚁群算法和神经网络相结合的故障选线方法。利用ATP-EMTP做单相接地仿真试验,得到各线路的零序电流信号,通过小波变换和傅里叶变换提取其中的故障特征作为神经网络的输入。利用蚁群算法对神经网络进行训练,完成训练的神经网络模型即可实现故障选线。仿真结果表明,该方法训练速度快、误判率低。     

基于改进蚁群算法的电力通信网络路由优化算法研究

在电力通信网络中,负载均衡可以减少瓶颈节点的过载和充分利用资源。针对智能电网中电力通信网络负载均衡问题,文中提出了一种将蚁群算法与链路权值算法相结合的负载均衡算法。在发挥蚁群算法优势的基础上,通过链路权重判断功能直接选择最优传输链路方案。通过仿真将所提算法与常用负载均衡算法进行比较,验证了所提算法的优越性和可行性。结果表明,该方法更适合于复杂的应用场景,在电力通信网络中具有更好的负载均衡能力,具有一定的参考价值。     

文化微粒群神经网络在用电量预测中的应用

为了提高传统神经网络在中长期用电量负荷预测中的速度和预测精度,将文化算法、微粒群算法融入神经网络中,设计了文化微粒神经网络模型;将该模型用于我国某地区中长期用电量预测建模,采用了滚动时间窗技术处理输入输出数据,进一步优化模型数据输入量.该方法综合了微粒群算法的全局寻优能力和文化算法的演化优势.通过与传统的灰色预测模型以...