电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑到气象因素对负荷的影响 ,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法 ,首先根据评价函数选取相似日学习样本 ,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理 ,采用反向传播算法 ,对 2 4点每点建立一个预测模型 ,提高了学习效能。适合在短期负荷预测中使用 ,具有较好的预测精度     

电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑气象因素对负荷的影响 ,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法 ,首先根据评价函数选取相似日学习样本 ,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理 ,采用反向传播算法 ,对 2 4点每点建立一个预测模型 ,提高了学习效能。本方法适合在短期负荷预测中使用 ,具有较好的预测精度。     

电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题,考虑气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法,首先根据评价函数选取相似日学习样本,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理,采用反向传播算法,对24点每点建立一个预测模型,提高了学习效能.本方法适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度.     

电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题，考虑到气象因素对负荷的影响，提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法，首先根据评价函数选取相似日学习样本，然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向蜈的分量进行模糊处理，采用反向传播算法，对24点每点建立一个预测模型。提高了学习效能，本方法适合在短期负荷预测中使用，具有较好的预测精度。     

基于模糊支持向量机方法的短期负荷预测

考虑气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机SVM(Support Vector Machine)的短期负荷预测方法。首先选取预测日前4星期中差异评价函数小于给定经验值的已知日作为相似日学习样本．然后利用隶属度函数对影响负荷特征因素向量的分量进行模糊处理,得到SVM的训练样本集．拟合负荷和影响因素之间的非线性关系。对24点每点建立一个SVM预测模型,采用改进的序列极小优化算法实现对SVM的快速训练。算例数据包括每天的气象数据和24点负荷数据．以最大相对误差和平均误差评价预测结果,表明所提方法简便快速且实用有效。     

模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测速度和精度,提出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预测方法.综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,通过模糊聚类分析选取学习样本,找出同预测目相符的预测类别,采用神经网络代数算法训练样本,对24小时负荷(24点)每点建立一个预测模型.该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处...     

基于模糊聚类的神经网络短期负荷预测方法

针对电力负荷的特点，综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响，提出了一种新的短期负荷预测方法。通过模糊聚类选取学习样本，采用反向传播算法，对24点每点建立一个预测模型。该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处理非线性问题的能力，提高了学习效能，在负荷平稳的季节和负荷波动较大的季节都具有较好的预测精度。     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一.在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性.正确认识和分析负荷影响因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题.采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度.文中研究了电力市场下基于径向基神经网络的短期负荷预测建模及其仿真.     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一。在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响。负荷曲线呈现出强烈的非线性。正确认识和分析影响负荷因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题。采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度。     

基于条件生成对抗网络的短期负荷预测

精准的短期负荷预测对电力系统制定合理生产计划、提高经济效益、保证电网安全运行具有重要意义.为学习非线性负荷数据中隐含的深层关系,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于条件生成对抗网络的短期负荷预测模型.所提模型使用卷积神经网络构建生成模型和判别模型,以负荷影响因素作为条件,并引入特征损失函数作为判别模型部分隐藏层的损失函数.然后,通过条件生成对抗网络的博弈训练,使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据,从而进行短期负荷预测.最后,以美国某地区3年的负荷作为实际算例,对比所提模型与其他模型的预测结果,验证了所提模型在兼顾泛化能力的同时可以提高短期负荷的预测精度.     

基于模糊聚类与改进BP算法的日负荷特性曲线分类与短期负荷预测

提出了一种将模糊聚类技术与人工神经网络中的BP网络相结合的日负荷特性曲线分类与短期负荷预测的方法。通过模糊聚类技术将不同用户的负荷特性曲线进行分类,建立出不同的典型负荷曲线。然后利用同预测曲线相同类型的典型曲线,结合温度、日类型、湿度等对短期负荷预测影响较大的因素作为学习样本建立相应的BP网络模型。针对传统BP算法的不足,利用变学习速率和附加动量来改进BP算法并预测日负荷曲线。通过对实际日负荷曲线样本进行分类和对短期负荷进行预测证明该方法预测精度较高,在实际应用中具备可行性。     

考虑需求响应综合影响因素的RBF-NN短期负荷预测模型

为提高计及需求响应的短期负荷预测精度,通过量化电价、用户响应程度以及温度等外界因素,构建了考虑需求响应综合影响因素的径向基函数神经网络(radial basis function-neural network,RBF-NN)短期负荷预测模型。结合峰谷分时电价(time-of-use price,TOU price),根据消费者心理学原理描述了基于Logistic函数的用户模糊需求响应机理,用于有效辨识用户对峰谷电价的响应参数。利用半梯形隶属度函数消除用户响应模糊属性,将需求响应精确量化结果引入RBF-NN预测模型。通过实际算例,分析了该文构建模型在不同电价机制下的预测性能,证明了在RBF-NN模型中综合考虑电价、用户响应度等因素的重要性,为计及需求响应的短期负荷预测研究提供了一定的理论依据。     

基于改进回归法的电力负荷预测

提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果。     

基于人工神经网络和模糊集的电力系统短期负荷预测方法

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.     

模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

结合电力短期负荷的特点,将模糊神经网络应用于电力短期负荷预测。阐述了模糊神经网络结构特征及BP学习算法,介绍了模糊神经网络应用于负荷预测的具体流程方法,建立了一种基于引入惯性量的BP学习算法的模糊神经网络负荷预测模型。通过对实际数据分析仿真,同基于BP神经网络的负荷预测方法进行比较分析后,得出本文所提出的方法预测精度高,较好地实现了负荷的预测。     

基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究

针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度.鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型.通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度.     

基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究

针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度。     

基于模糊聚类分析与改进BP算法的电力系统短期负荷预测

提出了一种基于模糊聚类分析和BP网络的短期负荷预测方法.考虑了温度、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素,通过模糊聚类分析将负荷历史数据分成若干类,找出同预测日相符的预测类别,然后建立相应的BP网络模型,用附加动量和变学习速率的方法预测每小时的负荷.对于西安地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测精度,取得了令人满意的结果.     

基于模糊神经网络的电力负荷短期预测

针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程。通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果。算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景。     

一种利用可加性模糊系统的短期负荷预测新方法

该文依据可加性模糊系统理论，提出了一种新的负荷预测方法，利用聚类方法与有监督学习相结合的训练方法，提高了系统的函数逼近能力。仿真结果表明，系统学习速度快、预测精度高，在短期负荷预测中获得相当满意的结果。