采用改进BP神经网络算法预测短期电力负荷

介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的的方法。针对短期电力负荷的特点,设计了预测短期电力负荷的BP神经网络模型和预测流程,并结合具体实例,采用MATLAB神经网络工具箱编程。与实例结果的比较表明,此方法预测短期电力负荷具有实用价值。     

电力负荷短期预测的神经网络方法研究

设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预预 .采用了改进的BP学习算法 ,以提高训练的收敛速度 .预测仿真结果表明 ,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的     

电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义，利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上，提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型，以某供电局2000年的负荷实测值建立模型，进行了负荷预测，与实际值进行比较分析表明，这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度，具有一定的研究价值。     

基于模糊理论及神经网络的电力短期负荷预测方法

分析了电力短期负荷的构成及其影响因素的特点，结合模糊技术和神经网络。设计了用于电力短期负荷预测的神经网络。利用模糊技术及相似性原理对作为BP神经网络训练样本的电力负荷按天气特征进行分类识别，同时对带有噪音的训练样本提出了处理方法。针对BP神经网络的不足，提出了改进算法；并用实际例子对上述电力短期负荷预测神经网络进行了例证。     

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。     

一种改进的电力系统短期负荷预测方法

为提高电力系统短期负荷预测精度,综合模糊逻辑和神经网络的长处构建了基于自适应模糊神经网络的短期负荷预测模型.将该模型和算法应用于地区电网的短期负荷预测,预测效果良好.     

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RBF神经网络的短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一.在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性.正确认识和分析负荷影响因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题.采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度.文中研究了电力市场下基于径向基神经网络的短期负荷预测建模及其仿真.     

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。     

基于BP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直接影响电力企业的经济效益。对此,选择预测日前一天的电力负荷和阴晴、温度、湿度等气象特征数据作为网络的输入,预测日当天的电力负荷作为输出,建立了电力系统短期负荷BP神经网络模型。用历史负荷数据作为训练样本,对BP神经网络预测模型进行训练,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测。用真实历史数据对新疆某地区进行了电力系统负荷短期预测,结果表明,预测结果与实际值比较接近,1 d96个采样点的负荷预测平均准确率为98.45%。