共查询到20条相似文献,搜索用时 23 毫秒
1.
精确的短期负荷预测对电网经济运行至关重要。为了提高电力系统负荷的预测精度,提出一种基于相似日和PSO优化RBF神经网络的短期负荷预测方法。该方法以RBF神经网络为短期电力负荷预测的基础算法,结合灰色关联分析法、K-means算法,通过DBI指数筛选出相似日集合,进一步结合PSO对RBF神经网络的参数进行优化。结果表明,所提方法预测精度优于单一RBF神经网络方法,在K-means算法选取的相似日基础之上,PSO-RBF预测模型的MAPE仅为0.77%,能精准预测待预测日负荷值,使其具有更广泛的应用价值。 相似文献
2.
为了提高短期电力负荷预测精度,针对负荷数据时序性与非线性的特点,提出一种基于贝叶斯优化的CNNGRU短期电力负荷预测模型。首先,将电力负荷数据按时间滑动窗口构造连续特征作为输入,采用CNN对负荷数据进行特征提取,将特征以时序序列方式作为GRU网络输入;然后通过GRU网络进行短期负荷预测,构建CNN-GRU预测模型。针对CNN-GRU模型易陷入局部最优以及超参数寻找难的问题,利用贝叶斯优化寻找最优超参数组合,对模型进行超参数优化,构建贝叶斯优化的CNN-GRU短期电力负荷预测模型。实验结果表明,贝叶斯优化的CNN-GRU模型的MAE值比传统的CNN-GRU网络模型降低58%,精度提升1.23%,说明所提模型能够有效提高负荷预测精度,可作为短期电力负荷预测工具。 相似文献
3.
电力负荷预测的准确性对整个电力系统的安全和经济效能起着很大的作用,为提高短期电力负荷预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化RBF神经网络的模型。针对PSO算法其迭代后期极易深陷部分最优,收敛准确度低,容易发散等问题,提出了PSO算法自身的特性结合Levy飞行机制算法的特点进行融合,在保障算法的寻优准确度的同时也保障了寻优的速度,从而实现全局最优。利用改进的粒子群算法优化RBF神经网络,再将训练好的RBF神经网络应用到电力负荷的预测中。将此模型应用到黑龙江省某地区短期电力负荷预测中,结果表明此种方法有效提高了预测精度。 相似文献
4.
5.
为提高短期负荷预测精度,提出一种基于旗鱼优化算法(SFO)和GRU神经网络的短期负荷预测模型.通过使用负荷、气象等真实数据对GRU神经网络的权重参数进行训练并建立GRU预测模型,同时采用旗鱼优化算法(SFO)优化GRU模型的迭代次数、学习率和隐藏层神经元数量,仿真实验结果表明,与BP、LSTM等经典预测模型相比,SFO... 相似文献
6.
7.
8.
9.
为实现基于历史数据驱动的高精度短期负荷时序预测,提出一种基于核极限学习机(KELM)和门控循环网络(GRU)的混合预测方法。首先采用经验小波变换(EWT)将负荷时序分解为多个模态分量,并获得各分解序列与原始序列对应的样本熵值;依据子序列和原始序列间样本熵关系,分别建立基于门控循环网络(Gated Recurrent Unit, GRU)网络和基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)的混合预测模型,并通过鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对核极限学习机(KELM)的参数进行优化。最后累加所有序列预测值以实现短期负荷预测。实验结果表明,所提出的EWT-WOA-KELM-GRU模型较其他对比模型获得了较高的预测精度和更高的拟合优度,较大程度上提高了传统模型在短期电力负荷预测中的性能。 相似文献
10.
以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数.基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高. 相似文献
11.
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,有着重要的意义。以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,给出了小波神经网络——MRA(小波多分辨率分析) LMBP(L-M优化算法的BP模型)组合负荷预测模型对电力系统短期负荷进行预测。仿真结果证明组合模型比单纯使用神经网络负荷预测模型提高了预测精度,尤其是在一定程度上提高了每日峰值负荷的预测精度,具有良好的应用前景。 相似文献
12.
基于复杂非线性系统的相空间重构理论和神经网络本质为非线性映射关系的特点,提出利用混沌时间序列重构相空间和BP神经网络构建其预测模型的方法。利用该方法对典型的Lorenz混沌时间序列进行了空间重构,研究了预测模型的预测效果,结果表明单步预测效果理想,多步预测在50步以内也能取得较小的预测误差,证明了混沌信号不同于随机噪声,具有短期可预测、长期不可预测的特征。该方法为具有混沌特性的时间序列如心电信号、电力负荷等预测模型的建立提供了理论基础。 相似文献
13.
《现代电子技术》2016,(11):113-115
RBF神经网络对于非线性预测具有较好的效果,但是其存在容易陷入局部最小值以及收敛速度慢等缺点,研究一种自适应变系数PSO算法对RBF神经网络的初始参数进行优化,之后由RBF神经网络对粒子群算法优化后的网络参数进行精细优化,从而提高神经网络的稳定性以及收敛效率和精度等。自适应变系数PSO算法主要是将自适应递减和递增因子以及自适应调节惯性权重算子策略引入到常规的PSO算法中,从而改进算法在搜索空间中的遍历性,提高寻找全局最优解的概率,提高收敛精度和效率。最后,以炼钢过程中的煤气消耗量与钢铁产量的非线性关系作为预测实例进行研究,使用结果表明,研究的基于自适应变系数PSO-RBF神经网络的预测模型具有很好的预测能力,能够在预测工程中发挥较大的作用。 相似文献
14.
15.
16.
针对居民区用电负荷随机性强、稳定性差等问题,综合考虑各因素对居民用电负荷的影响,提出一种免疫支持向量机(support vector machine,SVM)算法负荷预测模型。以居民区历史用电量及相关气候数据为处理对象,使用PCA(principal component analysis)算法对电网历史数据进行处理,并结合免疫算法对电网历史数据进行预处理,形成数据簇并划定标签提供给预测模型进行训练。为提高模型精度,采用生物免疫优化算法对SVM模型参数进行优化,并在负荷预测环节,将预测误差作为调优依据,对预测模型进行反馈调优。将预测效果与常用于负荷预测的BP(back propagation)神经网络、SVM算法模型进行对比,免疫SVM算法负荷预测模型的短期、中期预测精准度均在98%以上,具有较好的精度与鲁棒性。 相似文献
17.
预测控制算法的核心是预测过程中的滚动优化,滚动优化方法选择是确定其是否实用的关键,针对这一特点,在此提出了一种以径向基函数(RBF)神经网络为多步预测模型的非线性预测控制算法。算法采用RBF神经网络建立系统预测模型,并以微粒群优化(PSO)算法作为滚动优化算法,用来实现在有限时域内对控制序列的寻优,提高了优化过程的收敛性和求解精度。仿真结果表明了算法的有效性和高效性,获得了良好的控制效果。 相似文献
18.
电力负荷预测对电力系统安全稳定运行至关重要,现有的预测算法在精度及稳定性方面优化存在着欠缺,在此提出一种基于NGO-VMD-FCBF-Informer电力负荷组合预测模型。为提高原始数据的平稳性,使用VMD算法对原始数据进行分解,同时利用NGO算法对VMD的IMF分量层数及惩罚因子两个参数进行寻优。针对电力负荷预测受温度、电价等众多不确定性因素影响的问题,采用FCBF算法筛选出相关性程度高的特征变量作为输入变量。最后采用Informer网络对各个IMF分量进行单独预测,并对每个IMF分量预测结果进行重构叠加得到最终预测结果。同时,将该模型与其他预测模型进行对比实验分析,实验结果表明,该模型均值绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差均低于列举的预测模型,能够有效地提高电力负荷的精度。 相似文献
19.
以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高。 相似文献
20.
准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm Algorithm-Bidirectional Long Short-Term Memory)的短期负荷预测模型。对时序性负荷数据进行CEEMD分解,得到若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function),并对每个IMF进行BiLSTM建模预测。为了提高BiLSTM的精度,采用ITSA算法对BiLSTM的隐含层节点数、学习率和训练次数等超参数进行参数寻优,建立CEEMD-ITSA-BiLSTM负荷预测模型。文中以实际负荷数据进行仿真实验,对比了单一BiLSTM和不同算法优化的BiLSTM模型,结果表明CEEMD-ITSA-BiLSTM模型的RMSE(Root Mean Square Error)、MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean ... 相似文献