基于遗传神经网络的短期负荷预测研究

电力短期负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全与可靠运行方面起着重要作用,对于系统运行具有重大影响。根据电力短期负荷的变化特点,综合考虑温度、天气、风力等因素,提出了基于遗传算法优化人工神经网络方法的短期负荷预测模型。在试验中采用单一的人工神经网络和优化的神经网络建模分别对广东省某城市电网的短期负荷进行预测。实际预测结果表明,基于遗传算法优化神经网络方法预测模型的预测准确度明显高于单一神经网络方法的预测准确度。     

基于AGA-RBF神经网络的短期负荷预测

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.     

基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法

结合粗糙集理论、遗传算法和神经网络的优点,提出了一种新的短期负荷预测方法-基于粗糙集的遗传神经网络负荷预测模型。由于影响短期负荷预测的因素众多,通过粗糙集理论中的属性约简对神经网络的输入进行了筛选,找到与预测量相关性大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的工作量。为了解决神经网络自身收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺陷,利用具有全局搜索能力强等优点的遗传算法与之相结合。实验证明了该算法在速度和精度上都能得到了提高,此方法在短期负荷预测中是可行性、有效性。     

基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法

结合粗糙集理论、遗传算法和神经网络的优点,提出了一种新的短期负荷预测方法一基于粗糙集的遗传神经网络负荷预测模型.由于影响短期负荷预测的因素众多,通过粗糙集理论中的属性约简对神经网络的输入进行了筛选,找到与预测量相关性大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的工作量.为了解决神经网络自身收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺陷,利用具有全局搜索能力强等优点的遗传算法与之相结合.实验证明了该算法在速度和精度上都能得到了提高,此方法在短期负荷预测中是可行性、有效性.     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测

介绍了短期负荷的特点,深入分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响。应用BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的日最高负荷预测和日平均负荷预测模型,最后通过贵阳城南分局历史负荷进行验证,表明本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种负荷因素影响,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。     

基于AGA—RBF神经网络的短期负荷预测

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神经网络的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,能有效地提高预测精度和改善网络性能。     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

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。     

基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

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。     

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.     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，作者利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在保证有足够的训练样本的前提下，对预测模型进行合理分类，构造了相应于不同季节的周预测，日预测模型，并对输入变量的选择，特别是温度的选取问题，进行了讨论，在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测的结果带来不利的影响，为此在训练过程中，将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题，典型算例的计算表明，该方法是有效的。     

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。     

基于神经网络的短期负荷预测

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。     

基于串行式GA-BP的短期负荷预测方法

针对短期电力负荷预测问题,提出一种基于串行式遗传算法-反向传播神经网络模型的预测方法.首先,由关联分析法确定负荷主要影响因素.然后,确定反向传播神经网络1的输入量为负荷主要影响因素,输出量为相应负荷值,实现多因素回归预测.最后,将反向传播神经网络2串行式融入,并确定其训练数据集为反向传播神经网络1的预测值集,继而实现时...     

基于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.     

基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素．采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能．可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比．既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。     

基于BP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直接影响电力企业的经济效益。对此,选择预测日前一天的电力负荷和阴晴、温度、湿度等气象特征数据作为网络的输入,预测日当天的电力负荷作为输出,建立了电力系统短期负荷BP神经网络模型。用历史负荷数据作为训练样本,对BP神经网络预测模型进行训练,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测。用真实历史数据对新疆某地区进行了电力系统负荷短期预测,结果表明,预测结果与实际值比较接近,1 d96个采样点的负荷预测平均准确率为98.45%。     

基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测，提出了一种基于相似日的神经网络预测方法，采用反向传播算法，考虑气象因素对负荷的影响，提高了学习效能，具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用，预测结果验证了上述结论。     

电力负荷短期预测的神经网络方法研究

设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预测。用了改进的BP学习算法,以提高训练的收敛速度。预测仿真结果表明,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的。