风电场风速的神经网络组合预测模型

针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型.该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实际风速值作为神经网络输出,使学习后的网络具有预测能力.该模型能降低单一模型的预测风险,提高预...     

一种基才多方法组合的新型等值附盐密度预测模型

为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型。该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力。为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络．采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值。仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型。     

基于神经网络的负荷组合预测模型研究

给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。     

一种基于多方法组合的新型等值附盐密度预测模型

为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型.该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力.为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络,采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值.仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型.     

基于深度多步时空神经网络的电动汽车负荷时空动态负荷预测

电动汽车充电负荷具有很强的时空随机性,从而加大电网控制的难度以及影响电能质量,提前准确的预测充电负荷是解决此类问题有效方法之一。因此,首先按时间顺序建立充电桩时空动态负荷矩阵,并在时空神经网络的基础上提出一种时空动态负荷预测模型——多步深度时空神经网络。该模型能够根据过去充电负荷规律多步预测未来负荷,模型将ConvLSTM层和3D-ConvNet层然后连接到融合层作为一个单元,通过多个单元的堆叠增强网络学习能力,3D-ConvNet作为模型的网络的输出层。ConvLSTM层可以很好的学习长时规律,3D-ConvNet层可以学习到短时规律,3D-ConvNet作为输出层可以让网络具有多步输出的能力,以消除单步滚动预测带来的更大误差。并与STN模型进行对比,结果证明了所提预测模型的有效性。     

基于CNN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。     

基于深度学习的电网短期负荷预测方法研究

深度模型通过学习一种深层非线性网络结构以实现复杂函数逼近,具有很强的自适应感知能力。本文为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于栈式自编码神经网络的深度学习预测方法。该方法结合自编码器和逻辑回归分类器构建一个多输入单输出预测模型,并将重构后的历史负荷、气象信息等数据输入到预测模型中,用栈式自编码器逐层学习并提取深层特征,最后在网络顶层连接逻辑回归模型进行短期负荷预测。实例分析表明,所提预测模型能够有效刻画日负荷变化规律,泛化能力较强,其预测精度达到96.2%,比支持向量回归和模糊神经网络两种浅层学习模型更高。     

基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型

在电力系统负荷预测中，组合预测是一种有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理，要求参加组合预测的模型误差能保持稳定，但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的，针对上述做法存在问题，提出了基于人工神经网络的组合预测模型，利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力，通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重，同时，为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂，训练时间长等缺点，利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型，该模型不仅编程简单，而且收敛速度快，算例表明了该模型的实用性和有效性。     

短期风速的Adaboost_GRNN组合预测模型

对风电场风速进行准确预测对于风能的开发利用具有重要意义。为了克服单一预测方法的局限性并进一步提高预测精度,提出了基于Adaboost算法和广义回归神经网络的短期风速组合预测方法。首先,分别采用时间序列法、支持向量机法和神经网络法建立3种风速预测模型;其次,采用广义回归神经网络将这3种单一模型的预测值进行非线性组合;最后,利用Adaboost算法集成多个广义回归神经网络的输出并将其作为高精度的风速预测值。算例测试结果表明,所提组合方法的预测精度高于各个单一模型以及熵权法组合模型和广义回归神经网络组合模型的预测精度。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

基于联合模型的短期电力负荷预测方法

为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。     

基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势.经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

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。     

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算法RBF在非线性拟合方面的优势,结合岭回归对RBF神经网络输出层权值进行参数估计,有效消除输入多重共线性问题,采用广义交叉验证法对构建的模型进行评估,寻找最优岭参数,提高了电力负荷预测精度。通过实际负荷预测案例,与传统BP神经网络负荷预测方法进行比对,验证了提出的电力负荷预测方法较传统方法具有较好的稳定性和较高的预测精度,为电力负荷预测提供了新思路。     

双重BP神经网络组合模型在实时数据预测中的应用

在回归和延时神经网络的基础上，利用非线性组合预测方法的优点，提出一种新的预测模型--双重BP神经网络组合模型模型，选用某660MW机组的主蒸汽流量数据进行学习训练，实例计算结果表明双重BP神经网络组合模型可提高单项预测模型的精度，校核样本的平均相对误差为1.5%，而单独采用回归神经网络和延时神经网络进行预测的平均相对误差分别为2.7%和1.9%，证明双重BP神经网络组合模型具有很高的预测精度，可应用于火电厂实时数据的有效性验证。     

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。