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%。     

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。     

基于改进的SVM短期负荷预测研究

提出一种基于数据挖掘技术的电力负荷短期预测方法,将SVM方法引入到短期负荷预测研究领域。通过随机选取历史负荷数据来更新回归函数,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。提出利用松原地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的BP神经网络预测模型进行对比,对预测结果进行比较,证明SVM预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。     

短期电力负荷预测的自适应混合遗传优化BP算法

基于遗传算法具有很强的全局搜索能力和BP神经网络具有精确的局部搜索能力的特点,提出对电力短期负荷预测的自适应的混合算法。将训练样本随机地分为训练集和测试集。应用该算法对澳大利亚悉尼的短期电力负荷进行了预测。仿真计算表明,该算法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。     

基于模糊聚类与随机森林的短期负荷预测

针对传统数据挖掘算法(神经网络和支持向量机)进行短期负荷预测容易陷入局部最优,模型难以确定等问题,提出一种模糊聚类技术与随机森林回归算法结合的短期负荷预测方法。基于模糊聚类技术选取相似日的方法,考虑负荷的周期性变化特征,利用样本输入进行样本聚类,选取同类数据作训练样本,建立随机森林负荷预测模型。实例中负荷数据采用安徽省某地的历史负荷,用上述方法对该地区的日24小时负荷进行预测,并与传统的支持向量机和BP神经网络方法进行比较,验证了该方法的有效性。     

基于改进型BP神经网络的短期电力负荷预测

提出一种改进的 BP 神经网络学习算法,并将其应用于短期电力负荷预测中。研究 结果表明：基于改进的 BP 神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,负荷预测结果的相 对误差小于3．63%。     

快换式公交充电站短期负荷预测方法的研究

为了应对电动汽车规模化发展之后庞大的充电站负荷对电力调度配送等环节带来的影响,依据当前北京奥运快换式公交充电站的相关实测数据,对快换式公交充电站负荷特征及其影响因素进行分析,提出一种基于模糊聚类分析与BP神经网络相结合的快换站短期负荷预测方法。利用该方法对四组不同的测试日进行预测实例分析,并与单一BP网络模型的预测效果进行比较。统计结果表明,基于模糊聚类分析与BP神经网络相结合的预测方法具有较高的预测精度,满足一定的应用要求,适用于快换式公交充电站短期负荷预测工作。     

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。     

基于改进MOPSO-BP算法的短期电力负荷预测研究

短期电力负荷预测为电力规划的科学性、电力调度的合理性、电力运行的经济性提供了有效的指导,近年来,神经网络在预测短期电力负荷中得到了广泛应用。针对BP神经网络预测方法的自主学习能力强但预测结果容易陷入局部最小值的缺点,首先建立了三种短期电力负荷预测模型,分别是基于BP神经网络的预测模型,基于自适应网格法的多目标粒子群优化算法(MOPSO)优化BP神经网络的MOPSO-BP预测模型,以及基于拥挤距离法改进的MOPSO优化BP神经网络的改进MOPSO-BP预测模型;再利用Matlab软件进行仿真对比,研究哪种模型预测电力负荷的精度更高。结果显示,基于拥挤距离法的改进MOPSO-BP模型预测结果比其他两个预测模型的预测结果更接近真实负荷值,这表明利用改进MOPSO-BP模型对电力负荷预测的效果最好,可以为现场短期电力负荷预测提供理论依据与借鉴。     

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.     

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算法RBF在非线性拟合方面的优势,结合岭回归对RBF神经网络输出层权值进行参数估计,有效消除输入多重共线性问题,采用广义交叉验证法对构建的模型进行评估,寻找最优岭参数,提高了电力负荷预测精度。通过实际负荷预测案例,与传统BP神经网络负荷预测方法进行比对,验证了提出的电力负荷预测方法较传统方法具有较好的稳定性和较高的预测精度,为电力负荷预测提供了新思路。     

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。     

模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测速度和精度,提出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预测方法.综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,通过模糊聚类分析选取学习样本,找出同预测目相符的预测类别,采用神经网络代数算法训练样本,对24小时负荷(24点)每点建立一个预测模型.该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处...     

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。     

运用BP神经网络的电力负荷混沌多步预测

针对电力负荷预测中对参考临域的选取不精确以及传统神经网络外延能力弱的特点,文中提出一种运用改进BP神经网络来进行电力负荷混沌多步预测的方法,在重构负荷数据相空间的基础上利用夹角余弦取代欧氏距离寻找参考临域,找出训练样本并用改进的BP神经网络来进行负荷的多步预测.通过对南方某城市的负荷数据进行实例分析,利用Matlab软件进行仿真,取得较为理想的预测效果.算例分析结果证明了此方法在电力负荷预测中的可行性.     

基于MATLAB的短期电力实用负荷预测模型的研究

为了解决电网规划决策中电力负荷预测问题,针对短期电力负荷预测系统来对系统进行预测。通过BP神经网络算法,运用MATLAB程序实现BP神经网络的训练过程,构建一个简单的短期电力负荷预测系统。通过对比,建立的神经网络系统的结构为24—9—24,即输入层的节点数为24、隐含层为9、输出层为24。通过对预测值与实测值的对比,可以得到误差基本保持在3%以内。可以通过BP神经网络对电力负荷进行预测。     

基于神经网络与混沌理论的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一.负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行.本文针对目前负荷预测中单一预测理论精度较低的问题提出采用BP神经网络与混沌理论相结合的算法.以变步长和附加动量法进行改进,同时以混沌时间序列来确定网络结构,从而克服了算法对大量训练样本的依赖.提高预测精度和速度.对成阳区域电网负荷的实际预测结果表明了该方法的有效性.     

短期电力负荷的智能预测方法研究

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化（SAPSO）算法和误差反向传播（BP）算法相结合构成SAPSO—BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,其收敛速度快于BP及PSO—BP算法,并且具有较高的短期电力负荷预测精度。     

基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例，分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明，CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点，比较适用于短期电价预测。