基于VMD-DenseNet的短期电力负荷预测

针对电力负荷较为复杂的变化特性,以及现有预测算法未能充分利用数据中的特征、存在精度不足的问题,提出一种基于VMD-DenseNet的组合预测模型。通过VMD将原始负荷序列分解为趋势分量、细节分量和随机分量,并采用最大信息系数为各分量选取相关性较大的特征变量。引入一维DenseNet神经网络模型预测各分量负荷,通过密集连接实现特征重用,加强对各分量特征的提取。以欧洲某电网的负荷数据集为算例,分别在提前1 h和提前6 h两种不同的预测时间尺度下进行实验,结果表明提出的模型都能够更好地提取数据中的潜在特征,相较于其他模型具有更高的预测精度。     

基于LSTM神经网络的区域微网短期负荷预测

针对大电网负荷预测的研究较多而微电网相对较少,因此建立合适的微电网负荷预测模型提高预测的准确度非常重要。本文针对输入变量较少的情况,分析并选用温度、日类型以及多个历史负荷量作为模型的输入变量,选用基于循环神经网络基础下的长短期记忆神经网络进行建模,构建基于LSTM神经网络的微网负荷预测模型。最后,为增强结果的可靠性,采用2组不同时间段的负荷数据分别进行预测,将LSTM神经网络的预测结果与BP神经网络、径向基函数神经网络、Elman神经网络的预测结果进行对比。实验结果表明,LSTM神经网络的预测结果要优于BP神经网络、径向基函数神经网络及Elman神经网络,采用LSTM神经网络负荷预测模型在微电网背景下具有比较好的推广前景。     

基于ICOA和SVR的短期负荷预测北大核心

针对短期负荷预测精度与运行时间难以兼顾的问题,提出一种基于改进郊狼优化算法的支持向量回归模型。阐述了支持向量回归模型的原理,分析郊狼优化算法并在郊狼成长方式和贪心选择策略上进行改进。通过利用负荷、天气、日期等数据训练SVR模型,同时采用改进郊狼优化算法选择SVR参数并建立ICOA-SVR负荷预测模型。经算例分析与比较,表明在短期负荷预测方面,ICOA-SVR模型比COA-SVR、BP神经网络和LSTM模型具有更高的预测精度和更快的预测速度。     

基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法

可再生能源并入电网后,电能供给量增加,短期电量负荷情况难以预测,无法制定准确的电能分配策略,由此,提出基于随机森林的短期电量负荷精准预测方法研究。深入分析短期电量负荷预测影响因素（气象、时间、电价与随机干扰因素）,选取适当的模型输入变量（历史电量负荷数据、温度数据与日类型）,结合随机森林算法构建短期电量负荷预测模型,并重复确定相似日的选取规则,采用粒子群优化算法寻找预测模型参数最佳值,将样本集输入至模型中,获得精准的短期电量负荷预测结果。实验数据显示:当输入变量数量达到一定值后,应用提出方法获得的短期电量负荷预测时延稳定在0.55s左右,短期电量负荷预测误差几乎为0,充分证实了提出方法应用性能较佳。     

基于特征分解的短期电负荷组合预测模型研究北大核心

针对现有模型对于电力数据特征挖掘的不够全面,导致预测精度较低等问题,提出基于特征分解的短期电负荷组合预测模型。先深入挖掘电负荷变化的影响因素,运用小波分解(Wavelet Decomposition, WD)将单一信号分解为多频信号使特征多样化,经过相关度分析进行特征筛选,在分解中引入“影响因子”捕捉影响因素变化,引入“残差”降低分解造成的误差;根据筛选后子序列和残差序列特点分别使用带循环滑窗的时间卷积网络(Time Convolution Network, TCN)和长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)模型预测,并对预测结果分权求和,最终得到组合预测结果。实验结果表明,上述模型有效提高了预测精度,降低了误差;在不同数据集下均表现出良好的优越性,证明了模型具有泛化能力。     

基于优化决策树的短期电力负荷预测

电力负荷预测是一项重要和具有挑战性的工作.从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了基于优化决策树的短期负荷预测新方法,有效地考虑了非负荷因素对短期负荷预测的影响.文中先将样本数据进行预处理,利用粗糙集理论对决策树的测试属性进行优化约简,然后建立了短期负荷预测的决策树模型.良好的实例分析效果说明,该方法可提高短期负荷预测的精度,具有实用性和优越性.     

基于神经网络优化组合的短期负荷预测

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,集结多种单个模型所包含的信息,进行最佳组合,提出了在单一模型预测结果基础之上的基于神经网络的优化组合预测,确定了网络训练样本和隐含层的个数,可使提前一天的预测精度较传统预测模型有较大提高。并当发现某一点预测误差过大,可对该点利用文中提出的误差灰色模型修正预测结果,这样不仅可提高整体预测精度,更重要的是减小最大预测误差值和减少大预测误差发生的次数。仿真结果验证了该预测模型的可行性和有效性。     

一种基于气温因素的短期电力负荷预测模型北大核心CSCD

气温波动是影响短期电力负荷预测准确率的主要因素之一,为了提高预测精度,将气温因素引入一种新型的非线性自回归模型中,构建一种基于气温因素的非线性自回归短期电力负荷预测模型,并提出该模型的实验定阶方法。以气温作为模型的外部输入量,基于Weierstrass定理推导了该模型的表达式,采用最小二乘法估计该模型的参数,根据所提出的实验定阶方法对模型进行定阶。对实际电力负荷样本进行预测,结果验证了模型实验定阶方法的可行性,表明该负荷预测模型预测精度较高,可应用于负荷短期预测之中。     

基于LSTM的时间特征短期电力负荷预测方法研究

新能源发展的规模越来越大，电力系统的需求也越来越大，准确的电力负荷预测有助于电力调度、能源规划。对此，提出基于LSTM的短期电力负荷预测多种方法。其中包括LSTM模型、CNN＿LSTM模型、Attention＿LSTM模型、CNN＿Attention＿LSTM模型。选择的数据集来自于马来西亚柔佛州供电公司提供的小时用电负荷数据。为了提高准确率，还加入了时间特征、温度、湿度等多维度去考虑对负荷预测的影响。实验结果显示，平均绝对百分比误差、平均百分比误差等评价指标均优于传统方法。     

基于最大互信息系数和小波分解的多模型集成短期负荷预测

为提高负荷预测精度,提出一种基于小波分解的多模型集成短期负荷预测方法.由最大互信息系数(MIC)选出与负荷相关性高的特征候选集;为获得平稳的负荷序列,将小波分解集成到多预测模型中;小波分解后的负荷序列由多种预测模型(最小二乘支持向量回归、长短期记忆循环神经网络和极限梯度提升树)进行训练,这些模型在同一小时内提供不同的预测;在集成过程中采用二次学习来组合各时段预测结果并得到最终输出.真实电网数据实验对比结果表明,该方法具有更高的泛化能力和预测精度.     

基于BP神经网络电力负荷短期预测研究

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了BP神经网络对南方某地区短期电力负荷进行了预测。首先介绍了BP神经网络结构,其次是利用BP神经网络结合南方某地区电力负荷数据进行实证研究,并且在设计BP神经网络结构时考虑了气象因素对负荷的影响。     

基于改进BiLSTM-RF的短期负荷预测研究

电力负荷的准确预测能有效保持电网运行的稳定性,提高经济效益和社会效益。为了提高负荷预测的精准度,首先利用麻雀搜索算法(SSA)和变分模态分解(VMD)对输入的原始负荷进行模态分解,降低了电力负荷数据随机性与非平稳性;然后利用双向长短期记忆-随机森林(BiLSTM-RF)组合模型对分解后的子模态进行特征提取和预测。对某地区公开数据的性能验证与模型对比分析结果表明,改进的BiLSTM-RF(+BiLSTM-RF)组合模型在决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)这四个预测精度指标方面分别达到了0.973、300.31、134.91、0.037。与传统的支持向量机(SVM)、长短期记忆(LSTM)网络、门控循环单元(GRU)等单一预测方法,以及未改进的BiLSTM-RF组合预测方法相比,+BiLSTM-RF组合模型有更好的预测表现。     

基于级联网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测对电力系统运行设计具有十分重要的意义。因此，在分析了电力负荷运行曲线的基础上，提出了一种基于级联模糊神经网络的预测模型。该模型采用基于神经网路理论的模糊模型参数辨识方法，很适合于复杂系统的模糊预测和控制。详细地对输入量的选择和学习算法进行了分析。实例表明，此方法具有町靠、鲁棒性好和快速等特点，优于神经网络电力负荷预报方法。     

基于模糊逻辑和神经网络的短期电力负荷预测

本文分析了天气和节假日对电力负荷的影响 ,建立了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期负荷预测。预测结果经两步得出 ,首先训练神经网络 ,令其预测基本日负荷曲线 ,然后利用模糊逻辑根据天气因素以及是否节假日等情况对负荷曲线进行修正 ,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析 ,取得了令人满意的结果。     

基于BP-GA混合学习算法的神经网络短期负荷预测

本文提出了修正的遗传算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法，与传统神经网络方 法相比，该方法可以加快网络学习速度和提高学习精度．我们用遗传算法来训练网络参数， 直到误差趋于一稳定值，然后用优化的权值进行BP算法，实现短期负荷预测．在构建网络模 型时，我们考虑了气候因素的影响，并把它作为网络的一组输入点．实验结果表明基于这一 方法的负荷预测系统较高的精度和实时性．     

电力短期负荷预测模型与软件开发

本文应用模糊理论,人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力负荷短期预测算法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,并开发了实用化的负荷在线预测软件,该软件是基于Windows的应用程序的,具有开放式的结构和友好的人机接口。可用于每小时或每15分钟的负荷预测,测试结果表明,该方法具有良好的预测精度。     

短期电力负荷预测模型的建立与应用

研究短期电力负荷问题.电力负荷影响因子多,且含有噪音信息,传统短期电力负荷预测方法难以对其进行准确的预测,导致电力负荷精度低.为了提高短期电力负荷预测精度,提出了KPCA - BPNN的短期电力负荷预测模型.模型对电力负荷影响因素进行分析,并利用KPCA提取其主元特征分量,然后利用BPNN进行建模预测,最后对湖南某城市的短期电力负荷进行预测.仿真表明,KPCA - BPNN不仅加快了电力短期负荷预测预测速度,同时提高了电力短期负荷预测精度,是一种新型实用的电力系统短期负荷预测模型.