小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点，利用小波分析对负荷样本做序列分解，对高尺度负荷分量采用常规预测方法，其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术，最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明，新方法具有较高的预测精度和适应能力。     

遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

为了克服传统BP神经网络中存在的一些缺陷,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,作者通过将遗传算法与神经网络结合,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测,方法的思路是：首先,利用遗传算法有指导地计算神经隐层节点数,从而确定一个较合理的神经网络结构;其次,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一个优秀的初始权值,克服初始权值选取的盲目性;最后,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来,利用改进的BP算法进行电力系统短期负荷预测,仿真计算表明该方法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。     

神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述

神经网络是目前研究最多的短期负荷预测方法。详细综述了BP网络、RBF网络以及小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。简单介绍了神经网络中常用的BP算法以及改进的BP算法。综述了神经网络在组合预测中的应用，并指出目前神经网络还存在的一些问题。     

人口迁移神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

首次将人口迁移算法用于神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型.依据人口迁移算法的神经网络,提出一种短期负荷预测的新方法.实验表明,该方法具有预测精度高、误差小的优点.     

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。     

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24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.     

混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。     

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

灰色神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用研究

为了有效地实现电力生产和供应,对各电网的电力负荷进行准确预测就十分必要。传统的GM（1,1）预测模型有建模数据少、计算简单和良好的短期预测能力等优点,这使得其在电力负荷的短期预测中得到了很好的应用,但是它不能有效处理电力系统的非线性问题,所以这种预测方法的预测精度不是很好。文章根据电力系统的非线性和波动性提出用灰色预测模型和神经网络理论相结合的灰色神经网络模型对电力负荷的时间序列进行短期预测。实验结果表明这种方法是可行的、有效的。     

神经网络和模糊理论在短期负荷预测中的应用

为提高短期负荷预测的精度,构建一种基于自组织特征映射神经网络和模糊理论的短期负荷预测方法.预测分两个阶段,先根据自组织特征映射神经网络聚类特性,进行第一阶段的负荷预测,在学习训练时,区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞争的学习方式以缩短学习时间,提高学习精度.第一阶段预测出一个基本的负荷值后,在第二阶段利用模糊理论根据前一个时段的预测误差和误差变化对其进行校正.使用该方法不仅能预测工作日负荷还能预测休息日负荷,实例分析证明了该方法的有效性.     

应用模糊神经网络的短期负荷预测

提出用于短期负荷预测的模糊系统。该系统具有神经网络的结构和学习算法,称模糊神经网络ＦＮＮ。ＦＮＮ以现有的历史负荷生成规则,以最小隶属度法增补规则。规则参数经过修正后,ＦＮＮ的输出能与负荷数据很好地吻合。一经训练,ＦＮＮ就能预报未来负荷。     

共生进化免疫神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

为了克服传统BP神经网络在结构设计和学习算法中存在的缺陷 ,提出了一种共生进化免疫神经网络来预测电力系统短期负荷。其中利用共生进化原理设计神经网络 ,通过对神经元群体进行优化设计 ,显著地减轻了计算量。在进化过程中 ,结合免疫算法中的浓度机制和个体多样性保持策略进行免疫调节 ,有效地克服了未成熟收敛现象 ,提高了群体的多样性 ,加快了网络设计速度。算例计算表明 ,该方法具有更短的训练时间和更高的预测精度     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

提出了基于多层前馈神经网络误差择向传播（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测的是平行的,有效的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

为准确预测电力系统短期负荷，针对BP神经网络的固有缺陷，改进了基本BP算法，并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数，在此基础上建立了工作日负荷预报模型和假日负荷预报模型。负荷预测仿真表明，本文所提出的算法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的方法。采用MATLAB的神经网络工具箱建立了一个单隐层的BP神经网络模型和预测流程,采用24个输入人工神经网络模型预测每天的整点负荷,并且讨论了如何进一步通过改变网络参数以提高负荷预测精度。实验仿真结果表明,此方法预测短期电力负荷,可以得到令人满意的训练速度及预测精度。     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,提高负荷预测精度,是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。通过实际采集两地区(云南省和深圳市)气象因素,分别用BP和RBF神经网络模型对两地区进行了短期负荷预测和精度对比分析,发现两种网络模型预测的相对误差均低于10%,但RBF的预测精度和泛化能力方面均优于BP神经网络。最后对两地区2015年1月份7天的电力负荷进行预测,发现两种网络模型预测的准确率均在90%以上,RBF网络的预测精度高于BP网络模型,并且云南省可以获得更准确的预测结果。     

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。