电动汽车快速充电站的负荷特性

介绍了电动汽车的各种充电模式,探讨了快速充电站的负荷特性.借鉴汽车加油统计规律,建立了单台电动汽车功率需求的统计模型,并利用概率统计学大数定律和中心极限定理,求得多台电动汽车同时充电的最大负荷功率,以期为城市电网负荷预测提供技术依据.     

RBF神经网络自适应模糊控制在短期负荷预测中的应用

为了能够及时准确地进行电力系统短期负荷的预测,采用RBF神经网络和自适应模糊控制相结合的预测方法,首先通过RBF神经网络进行负荷预测,然后利用自适应模糊控制对预测结果进行在线修正,实验结果证明了该方法的正确性与可行性。     

基于经验模态分解与人工鱼群神经网络的短期负荷预测

提出了采用经验模态分解（EMD）、人工鱼群算法的RBF神经网络与BP神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用经验模态分解（EMD）将非平稳的负荷序列分解成若干平稳序列,然后根据分解后各分量的特点构造不同的神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。     

基于BP神经网络数学模型的短期负荷预测研究

讨论如何利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测。研究结果表明:基于BP神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,符合预测结果的相对误差小于3.06%。     

基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础.为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法.首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求.最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析.仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测.     

基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础.为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法.首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求.最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析.仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测.     

基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测

为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络的权值和阈值,并将优化后的最优个体赋给Elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练,从而建立基于PSO-Elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证,并与传统的BP、Elman网络模型预测方法进行对比,结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时,具备更高的负荷预测精度和稳定性。     

基于动态模糊神经网络的短期电力负荷预测

针对电力负荷受天气和日期影响特点,提出一种基于动态模糊神经网络的短期电力负荷预测的新方法.该算法最大的特点是模糊规则是动态变化的,通过系统误差、可容纳边界来判断系统是否需要新增一条模糊规则,使用误差下降率(ERR)修剪算法剔除对整个网络影响较小的模糊规则.该算法还使用了分级学习法让网络的学习速度大大提高.在分析了EUNITE网络提供的负荷数据基础上来进行仿真,该仿真将温度、星期、月份、节假日因素作为网络的输入向量,取日负荷峰值作为网络的输出向量.仿真结果显示取得了较好的预测准确率.     

浅论电力系统短期负荷预测的研究现状

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,它是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面,是能量管理系统(EMS)的组成部分,也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容.     

基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络（BP）的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.     

基于PSO-Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

提出了基于粒子群优化算法—Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型的联想和泛化推理能力,保证负荷预测的精度。采用粒子群优化算法对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。通过对地区电网负荷系统的实例仿真证实了所提出方法的有效性,获得了较满意的预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到1.988%和4.673%。为该模型用于实际工程取得了有效的进展。     

混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用

电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.     

电力短期负荷预报模糊神经网络模型的研究

电力系统负荷预报模型因负荷构成及采用的关键技术不同而各异。本文介绍了几种短期负荷预报模糊网络模型的建模方法和特点,讨论模糊神经网络预报模型建模中的一些重要问题,供有关人员参考。     

基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.     

电力系统短期负荷预测组合NN模型的研究与应用

针对单一预测模型不能完全反映电力负荷的变化规律和信息的问题,构造了组合NN预测模型,该模型由基于附加动量算法的AM-NN子模型和基于拟牛顿算法的QN-NN子模型构成,通过时变综合权系数将两个模型融合在一起,将气象因素数据引入到模型中,采用滚动优化策略,使模型具有较好的泛化性和收敛性。通过对实际电网负荷的预测仿真和测试,证实所提出的组合NN预测模型能有效提高预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到了1.84%和5.77%,将其作为实际电网短期负荷预测软件的预测子模块,能满足实际的调度预测要求。     

一种基于HHT的短期负荷组合预测方法

提出了一种希尔伯特-黄变换和自适应加权最小二乘支持向量机相结合的短期电力负荷预测方法。先利用HHT中的经验模态分解,将负荷值分解为几个低频段的拟周期量和1个高频段随机量,然后根据各分量瞬时频率特点选择最佳的AWLS-SVM模型预测,最后将各分量预测数据叠加。实例预测结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

基于分布估计算法的对角递归神经网络短期负荷预测模型研究

针对传统的BP算法易陷入局部极小点,收敛速度慢,编程复杂等缺点,本文提出基于分布估计算法的对角递归神经网络的短期负荷预测模型。该模型采用分布估计算法对对角递归神经网络进行优化,仿真结果表明,该预测模型平均绝对误差降低1.097%,最大相对误差降低2.55%,该模型获得较满意的预测精度,具有较高的预测稳定性和较好的适应能力。     

改进的BP算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种改进的BP神经网络学习算法,并将其应用于短期电力负荷预测中,通过采用基于响应函数输出限幅和自适应调整学习率等措施,来提高神经网络本身的效率和精度,仿真结果验证了改进措施的有效性,取得了满意的预测结果.     

基于支持向量机的短期负荷预测的方法改进

在对支持向量机（Support Vector Machines,SVM）方法的参数性能进行分析的基础上,提出了将Grid-search方法引入至基于支持向量机的短期负荷预测算法中,以解决支持向量机方法的参数选择问题。该参数选择方法减少了参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度。通过在East-Slovakia Power Distribution Company提供的电网运行数据上验算,证明了该改进方法的正确性和有效性。     

基于人工神经网络的加权负荷预报

针对矿区电力负荷系统的特点，提出了基于人工神经网络的加权负荷预报．仿真结果表明，其预报精度符合要求．