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一种改进的短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素:系统的基本负荷、温度的差异、天气的改变和日期的类型(工作日与节假日)作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化。同时,将因电力线路或设备的检修损失的负荷量也作为影响因素进行了考虑,从而得出更精确的预测负荷值。在实际的负荷预测算例中,上述的预测思路得到了较好的印证,其预测的精度也较高。 相似文献
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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的. 相似文献
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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。 相似文献
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基于神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。 相似文献
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精确的负荷预测是电力系统规划、设计的有力支撑,是电网安全经济运行提供重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确从而影响短期负荷预测结果的情况。本文提出基于小波变换的长短期记忆神经网络负荷短期负荷方法WT-LSTM(wavelet transform -long short-term memory),利用小波变换的时频特性对负荷数据的伸缩变换进行细化,实现高频系数量化处理;结合长短期记忆神经网络的梯度计算,提高负荷预测的准确性和可靠性。通过变电站负荷数据以及区域办公楼实验,仿真结果表明本文方法能够有效处理负荷原始数据中的噪声,从而提高负荷预测精度和鲁棒性。 相似文献
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应用模糊理论、人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力系统短期负荷预测方法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,采用了具有高度非线性映射能力的人工神经网络与具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑相结合的算法来预测负荷,经初步测试表明,该方法具有良好的预测精度。 相似文献
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基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:6
电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。 相似文献
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综合考虑到温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了一种将人工神经网络(ANN)RBF模型和模糊逻辑相结合的短期负荷预测方法.该方法将电力负荷分为周期性的基本负荷和受多种因素影响的变动负荷两部分,对于周期负荷用ANN进行预测,采用负荷预测中比较精确的RBF算法;变动负荷采用模糊逻辑对天气因素、温度、日期类型分别做不同的模糊处理,然后利用模糊推理规则对基本负荷预测结果进行修正.通过典型算例与普通BP法预测结果相比较,结果表明该方法具有较高的预测精度. 相似文献
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基于AGA-RBF神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对RBF神经网络的不足以及传统遗传算法的特点,采用浮点数编码的自适应遗传算法(AGA)作为RBF神经网络的学习算法,来确定RBF神经网络隐含层的中心参数和宽度参数,形成AGA-RBF网络来进行负荷预测,并通过实例验证,该方法与RBF神经网络相比,能有效提高预测精度和改善网络性能. 相似文献