基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

实现了BP神经网络电力负荷预测模型和小波神经网络电力负荷预测模型.通过对两种神经网络的算法进行理论分析以及两种模型的预测结果比较发现,小波神经网络在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度.小波神经网络是一种建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性.文中所指的小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测中得到验证.表明小波神经网络模型预测精度高,自适应性好,收敛速度也明显快.     

基于神经网络优化组合的短期负荷预测

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,集结多种单个模型所包含的信息,进行最佳组合,提出了在单一模型预测结果基础之上的基于神经网络的优化组合预测,确定了网络训练样本和隐含层的个数,可使提前一天的预测精度较传统预测模型有较大提高。并当发现某一点预测误差过大,可对该点利用文中提出的误差灰色模型修正预测结果,这样不仅可提高整体预测精度,更重要的是减小最大预测误差值和减少大预测误差发生的次数。仿真结果验证了该预测模型的可行性和有效性。     

混合模型神经网络在短期负荷预测中的应用

提出了可应用于电力系统负荷预测的混合模型神经网络方法,该方法同时具有电力系统负荷预测的传统方法的优点及人工视网络方法的优点,该方法中,不同的负荷分量采用不同类型的预测方法,并采用基本绵谐振分量作神经网络的输入,神经网络的训练采用快速的学习算法进行,该方法具有很强的实时性和适应性,适用于没有气象资料的应用场合,仿真计算的结果表明,预测精度较传统来得高。     

基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究

电力负荷的预测影响着电力储蓄和输送的工作质量,所以提高电力负荷预测的精准度对提高电力部门的效率具有重要意义.随着时代的发展,电力系统的机构变得越来越复杂,电力负荷的形式也越来越多样化,像非线性变化、事变、和不确定变化越来越突出,为了适应这一变化,诞生了人工神经网络,与传统的预测方法相比较,人工神经网络预测的精准度更高、...     

基于BP神经网络电力负荷短期预测研究

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了BP神经网络对南方某地区短期电力负荷进行了预测。首先介绍了BP神经网络结构,其次是利用BP神经网络结合南方某地区电力负荷数据进行实证研究,并且在设计BP神经网络结构时考虑了气象因素对负荷的影响。     

基于神经网络自适应集成的短期负荷预测

针对在电力系统短期负荷预测应用中,单个神经网络存在预测精度较低、预测结果不稳定、泛化能力差的特点,本文提出一种新的基于多神经网络自适应集成的预测模型.通过对某地区的实际负荷数据进行预测分析表明,该方法以很小的运算时间代价、较小的存储空间代价显著地提高了单个网络的预测精度和泛化能力,具有良好的应用价值.     

基于模糊逻辑和神经网络的短期电力负荷预测

本文分析了天气和节假日对电力负荷的影响 ,建立了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期负荷预测。预测结果经两步得出 ,首先训练神经网络 ,令其预测基本日负荷曲线 ,然后利用模糊逻辑根据天气因素以及是否节假日等情况对负荷曲线进行修正 ,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析 ,取得了令人满意的结果。     

应用混沌理论的电力系统短期负荷预测

应用混沌方法对电力系统历史负荷时间序列进行数理统计处理，并将这种混沌特性应用于知期负荷预测。不直接考虑气候等随机因素，只要根据过去负荷时间序列及计算所得的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数规律，就可得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷时间序列进行预测，取得满意的结果。     

基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法

在分析传统灰色负荷预测理论与GM（1,n）模型的基础上,再次对GM（1,n）模型进行改进,以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明,用此方法建立的负荷预测模型,在预测精度上有较大的提高,为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。     

基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测

燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.     

基于神经网络的短期销售预测

针对常用销售预测方法预测精度较低的问题,在分析、试验了常用BP神经网络及训练算法后,提出了用引入月份因子及运用贝叶斯 正则化的方法,并应用于具有淡、旺季特性产品短期销售量预测,使预测精度大幅提高。     

Forecasting Electricity Demand on Short, Medium and Long Time Scales Using Neural Networks

This paper examines the application of artificial neural networks (ANNs) to the modelling and forecasting of electricity demand experienced by an electricity supplier. The data used in the application examples relates to the national electricity demand in the Republic of Ireland, generously supplied by the Electricity Supply Board (ESB). The paper focusses on three different time scales of interest to power boards: yearly (up to fifteen years in advance), weekly (up to three years in advance) and hourly (up to 24 h ahead). Electricity demand exhibits considerably different characteristics on these different time scales, both in terms of the underlying autoregressive processes and the causal inputs appropriate to each time scale. Where possible, the ANN-based models draw on the applications experience gained with linear modelling techniques and in one particular case, manual forecasting methods.     

模糊规则控制的RBF短期负荷预测

影响电网负荷预测的因素很多，针对地区电网负荷易受气象因素影响的特点，把气象因素作为影响负荷的主要因素．采用模糊规则控制的径向基神经网络（RBF）算法，对某地区电网的日负荷数据进行预测．与实际负荷比较可见根据各地区实际气象变化，采用这种预测方法可以提高负荷预测的速度和精度。     

基于BP神经网络的电力系统负荷预报

电力系统负荷变化易受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP神经网络具有较强的非线性映射特性,它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方法用于电力系统负荷的预报是有效可行的。     

基于多分辨率遗传算法的多层感知神经网络及其在短期电力负荷预估中的应用

该文针对传统电力负荷预报方法的不足以及标准遣传算法用于人工神经网络时遇到的编码长度和表达精度之间的两难矛盾,提出了一种基于多分辨率遗传算法的神经网络,并将其应用在短期电力负荷预报系统中。运行实例表明,该预报方法具有预报精度高、训练速度快、鲁棒性和适应性强等特点。