共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
采用模糊聚类分析方法,应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系,得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日;改进RBF网络的训练算法,增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力,采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练,在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测。对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明:该方法预测的日平均相对误差为1.91%,预测准确度为97.41%。 相似文献
2.
采用模糊聚类分析方法,应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系,得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日;改进RBF网络的训练算法,增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力,采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练,在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测.对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明:该方法预测的日平均相对误差为1.91%,预测准确度为97.41%. 相似文献
3.
针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。 相似文献
4.
基于小波变换和混合神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:2,他引:1
提出通过小波分解对各负荷子序列进行特性分析初选影响因素后,采用信息熵法从初选变量中自动筛选出对负荷较重要的因素,然后采用改进的主成分分析法消除重要影响因素间的相关性,采用动态聚类法对各分解序列的样本归类,通过灰色关联分析选择出与预测时刻负荷模式最相似的类作为神经网络训练的典型样本集,采用蚁群优化算法训练各子序列相应神经网络模型,采用小波重构得到最终负荷预测结果。并利用某地区1999年的实际负荷对所提方法进行验证,结果表明了该方法的合理性和有效性。 相似文献
5.
提出了应用混合 GN( Gauss- Newton) - BFGS( Broyden- Fletcher- Goldfarb- Shanno)法进行RBF(径向基函数 )神经网络学习的算法。这种方法结合 GN法与 BFGS法的特点 ,既尽可能地利用了问题本身的特殊结构 ,又能取得超线性甚至二次渐近收敛率 ,因此有效地提高了学习效率。在学习过程中 ,利用该方法能够区分零残量和非零残量 ,并利用这种特点进行隐层神经元数目的自动调整 ,从而可以保证神经网络的学习能力和推广能力。多个实际电网的负荷预测结果表明 ,该方法同神经网络的其他算法相比 ,具有训练时间短、预测精度高的特点 相似文献
6.
提出了应用混合GN(GaussNewton)-BFGS(BroydenFletcherGoldfarbShanno)法进行RBF(径向基函数)神经网络学习的算法。这种方法结合GN法与BFGS法的特点,既尽可能地利用了问题本身的特殊结构,又能取得超线性甚至二次渐近收敛率,因此有效地提高了学习效率。在学习过程中,利用该方法能够区分零残量和非零残量,并利用这种特点进行隐层神经元数目的自动调整,从而可以保证神经网络的学习能力和推广能力。多个实际电网的负荷预测结果表明,该方法同神经网络的其他算法相比,具有训练时间短、预测精度高的特点。 相似文献
7.
基于气象因子的短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了湖南省调在EMS电网应用软件运行平台上开发的短期负荷预测软件。提出了气象因子的概念并应用于负荷预测,考虑气象参数对电网负 影响,具有较好的预测精度。本文软件还能自动辨训实际负荷并动态更新数据库。 相似文献
8.
一种电力系统短期负荷预测的新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
依据模糊聚类理论,提出一种短期负荷预测的新方法,应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系。实践表明:该方法可以较多的考虑各种影响因素,从而较大地提高了预测的精度。 相似文献
9.
10.
11.
12.
针对电力系统短期负荷的特点建立了将累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和采用反向传播算法(back propagation,BP)的神经网络法相结合的短期负荷预测模型。该模型利用ARIMA方法对线性时间序列逼近能力强的特点首先对预测日负荷进行预测,然后应用BP神经网络方法对预测结果进行修正,因此克服了单一算法存在的不足。应用该模型对某地区电网进行负荷预测,结果表明该方法的预测效果较好 相似文献
13.
14.
电网的可靠运行及持续发展离不开对短期电力负荷的高效、准确预测。针对表征电网负荷变化的历史数据具有复杂性和时序性等特点,且现有的机器学习预测方法仍存在依据经验选取关键参数的不足,利用卷积神经网络(CNN)提取表征负荷变化的多维特征向量,构造成时间序列输入到门控循环单元(GRU),并使用改进麻雀搜索算法(ISSA)对GRU网络中的超参数进行迭代寻优。预测试验样本来自云南某地区的负荷数据,所提方法的预测精度达到了98.624%,与循环神经网络(RNN)、GRU和长短期记忆(LSTM)等神经网络预测方法进行对比,算例表明,所提方法克服了依据经验选取关键参数难题的同时具有更高的预测精度。 相似文献
15.
为适应微电网的建设和发展对负荷预测效率及精度的要求,针对微电网负荷基数小、间歇性和随机性大等特点,提出一种基于历史认知果蝇优化算法(FOABHC)-优化支持向量机(SVM)的微电网短期负荷预测模型。以国内某微电网示范工程项目为例,将FOABHC_SVM用于微电网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的FOABHC_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微电网短期负荷预测需要。 相似文献
16.
17.
RBF Neural Network and ANFIS-Based Short-Term Load Forecasting Approach in Real-Time Price Environment 总被引:3,自引:0,他引:3
Zhang Yun Zhou Quan Sun Caixin Lei Shaolan Liu Yuming Song Yang 《Power Systems, IEEE Transactions on》2008,23(3):853-858
18.
基于累积式自回归动平均传递函数模型的短期负荷预测 总被引:2,自引:2,他引:0
针对短期负荷预测,提出了累积式自回归动平均(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)传递函数模型的简化建模方法。传递函数模型考虑了干扰因素对因变量的作用,体现了干扰因素中变量间相互影响的关系。其构造灵活,可用较少的参数建立阶数较高的模型;并且假定值较少,容易得到满足。该文还将温度因素考虑在内,通过算例将传递函数模型和ARIMA模型的预测结果与实际值进行了比较,结果表明采用传递函数改进后的ARIMA模型预测精度提高,预测误差减小,具有较强的实用性。 相似文献
19.
针对单一模型预测精度不高的问题,提出了基于有效度遴选和纵横交叉算法的组合负荷预测,新方法有效解决了选择单一模型的随机性和权重难以确定的问题。新方法根据预测有效度筛选组合预测单项模型,然后利用组合模型对小波包分解所得各个负荷子序列进行预测,并采用纵横交叉算法求取各单一模型的权值,最后叠加各子序列预测值得到完整预测结果。实例分析中,以广东省某电网实测负荷数据为例,研究结果表明:基于有效度遴选和纵横交叉算法的组合预测方法可操作性强、通用性好,并明显优于各单项预测模型、等权重组合模型和方差倒数组合模型的预测精度。 相似文献