基于遗传优化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是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计,结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化.采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性.     

基于遗传和模拟退火算法优化的短期负荷预测

负荷短期预测是电力系统运行和调度每年的重要工作,尤其在市场环境下负荷短期预测更显重要.对于电力系统短期负荷的随机性和突变性的特点,提出了应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的Elman神经网络的短期负荷预测模型.其特点是模型简单、运算效率高,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷.利用改进Elman 网络的良好学习能力,同时利用遗传和模拟退火优化算法对Elman动态递归网络的前馈和反馈值进行优化,实现全局最优的拟合结果.比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,仿真实验证明了利用遗传和模拟退火算法优化的Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法.     

基于PSRT与Elman神经网络的短期负荷多步预测

短期负荷预测(short-term load forcastings,STLF)对电力系统的经济和安全运行有着重要的作用。为提高短期负荷预测的精度,根据短期负荷的基本特性,提出了一种将相空间重构理论(phase space reconstruction space,PSRT)与Elman神经网络相结合的短期负荷多步预测模型。首先利用PSRT重构相空间的吸引子,然后用Elman神经网络来拟合相空间吸引子的多步演化,其中利用空间欧氏距离来选取Elman网络的输入样本。通过对广西电网短期负荷预测的分析表明,该多步预测方法是有效可行的。     

Elman神经网络在电力负荷预测中的应用

利用 Matlab构建 Elman神经网络,并通过电力系统负荷预测世界竞赛提供的数据集来训练 Elman网络,从 而构建电力负荷预测模型,验证 Elman神经网络在电力负荷预测中的可行性和准确性。     

基于改进的VPSO-ELman神经网络的短期负荷预测

提出一种基于改进的VPSO-Elman神经网络的短期负荷预测方法,在经典的Elman动态网络中引入VPSO算法对网络的训练过程做进一步的优化,提高Elman网络的泛化能力和适应能力,使预测模型的精度提高、鲁棒性变强。利用辽宁某地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与经典的Elman预测模型进行对比,对预测结果与实际数据进行比较,得出该方法辨识能力优于经典网络,泛化误差明显小于经典网络。     

基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究

短期负荷预测对于工业、商业、住宅智能电网应用是必不可少的。在分析电力系统负荷预测特点和研究现状的基础上,研究了一种进化神经网络用于电力负荷短期预测。进化神经网络采用遗传算法来优化神经网络的权重,能有效避开BP网络算法中的局部极值问题。采用 MATLAB仿真软件构建基于进化神经网络的电力系统负荷预测模型,并利用实际电力负荷数据进行网络训练和模型仿真。为了评估进化神经网络的性能,采用小波神经网络进行比较,通过观察预测结果进行评估。试验结果表明,进化神经网络精度性能优于小波神经网络,适用于电力系统负荷预测。     

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究

为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。     

基于主从神经网络的短期电力负荷预测研究

传统的BP神经网络在对负荷样本进行训练时容易陷入局部最小点,致使算法不收敛,网络训练失败。主从神经网络基于Hopfield神经网络的良好动态特性,2个Hopfield主网络和1个BP从网络构成,可以有效改善BP神经网络训练时易陷入局部最小的问题。由此,提出了一种基于主从神经网络的短期电力负荷预测方法,用主从神经网络对短期负荷样本进行训练。通过对某地实际负荷的训练并与实际符合对比验证,表明该方法具有更快的收敛速度、更小的训练误差和很好的预测效果,可进一步提高短期负荷预测效率。     

基于Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型

为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。     

基于改进型Elman神经网络龋短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。