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。     

基于小波网络的短期负荷预测方法

提出一种基于小波网络的短期负荷预测模型，小波网络结合了小波变换良好的时频局域性质和神经网络的自学习能力，因此具有比神经网络更灵活的函数逼近能力，同时有效地改善了神经网络难于合理确定网络结构、存在局部最优等缺陷，算例表明，这种模型是快速准确的。     

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。     

一种改进的电力系统短期负荷预测方法

为提高电力系统短期负荷预测精度,综合模糊逻辑和神经网络的长处构建了基于自适应模糊神经网络的短期负荷预测模型.将该模型和算法应用于地区电网的短期负荷预测,预测效果良好.     

小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用

本文将对目前基于小波分析方法的电力系统短期负荷预测的一些理论与存在的问题进行初步的探讨，提出使用小波分析对基于不同频段的负荷进行分类，然后对分类后的不同频段的负荷使用人工神经网络进行训练预测的一种改进负荷预测方法，并尝试提出小波理论在短期负荷预测方向应用的建议。     

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RAN网及小波神经网电力系统短期负荷预测

介绍电力系统负荷预测研究现状,将小波分析与神经网络相结合,构造了一种适用于非线性系统建模预测的小波神经网络。讨论运用小波神经网进行电力系统短期负荷预测的算法及在预测过程中对电网负荷数据进行预处理的方法。首次提出了RAN网新型网络结构并探讨了在电力系统短期负荷预测中的应用。分别应用2种方法对东北电网进行了72h短期负荷预测仿真。仿真结果表明,用小波神经网和RAN网进行建模预测比BP网训练步数大大减少,缩短了网络训练时间,提高了预测精度。     

基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷具有非常大的不确定性,而其日负荷信号的频谱具有连续变化的特性。从信号频谱分析角度,对日负荷信息进行建模分析,并通过小波变换,将日负荷数据分解为不同尺度上的投影子序列,用子序列作为小波神经网络的训练样本,然后用训练好的神经网络模型对电力系统的短期负荷进行预测。在Matlab仿真软件中,采用某市某线路的某日负荷数据对算法进行仿真验证,取得了较好的预测结果。     

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.     

基于模糊小波网络的电力系统短期负荷预测方法

提出一种基于模糊小波网络的短期负荷预测模型。模糊小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质、模糊推理和神经网络的学习能力,因此函数逼近能力大大提高。模糊小波网络由一组模糊推理规则和若干小波子网络组成,其中模糊规则的结论部分与某一特定尺度的小波子网络相对应。在学习过程中通过同时调整小波基函数的平移因子和隶属度函数的形状,使得模糊小波网络的精度和泛化能力大大提高。实例计算表明,这种模型是切实可行的。     

地区电网短期负荷预测系统的研究

本文根据吉林市电网的实际情况,研究开发了一个地区电网短期负荷预测系统。该系统包括多种负荷预测方法,可以使运行人员根据负荷变化的具体情况选择预测方法或采用几种方法的组合进行加权预测。文中对各种方法的预测结果进行了分析与对比,并在此基础上分析了影响负荷影响精度的主要原因。软件包具有良好的人机界面,实用性强,已在吉林市供电公司运行较长时间,为运行人员的负荷预测工作提供了有力的支持。     

短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究

根据短期电力负荷预测的特点,提出一种负荷预测新算法－小波神经元网络负荷预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络,从而达到全局最优的逼近效果,同时有效地克服了人工神经元网络学习速度慢,难以合理确定网络结构,存在局部极小点的固有缺陷。经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,可用于短期电力负荷预测。     

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.     

基于小波变换及最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了采用小波变换和最小二乘支持向量机混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列：然后根据分解后各分量的特点构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测：最后对各分量预测信号进行重构得到最终预测结果。在构建支持向量机模型时考虑了气候因素的影响，并将其作为模型的一组输入点。实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

一种电力系统短期负荷预测的新方法

依据模糊聚类理论,提出一种短期负荷预测的新方法,应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系。实践表明：该方法可以较多的考虑各种影响因素,从而较大地提高了预测的精度。     

一种基于小波神经元网络的短期负荷预测方法

小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性.为更好地反映气象因素对负荷的影响及提高负荷预测的精度,文章选用Morlet小波构建小波神经元网络,采用误差反传学习算法来训练网络,采用自学习隶属度分析聚类的新方法选择训练样本.并应用武汉电网近年的负荷数据和气象资料进行了建模和预测,预测结果表明所建立的小波神经元网络预测模型具有较好的收敛性,采用自学习隶属度分析聚类方法选择训练样本能改善预测精度.     

基于自适应最优模糊逻辑系统的短期负荷预测方法

提出了一种基于自适应最优模糊逻辑系统的电力系统短期负荷预测方法。首先通过最近邻聚类算法对负荷历史数据进行分组,再将每一组数据（一个聚类）视为一个数据对,用最优模糊逻辑系统来进行预测系统的建模。实验结果表明,这种预测方法具有简单、实用等特点,且能达到较高的精度。     

基于支持向量机的电力系统短期负荷预测

对将径向基函数(Radial Base Function,RBF)作为核函数的支持向量机(Supporr Vector Machine,SVM)方法应用于短期负荷预测进行了研究.作者使用基于SVM的回归估计算法建立了回归估计函数表达式,给出了SVM网络结构;采用江苏省某市的实际负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史负荷数据进行样本选择,使用LIBSVM算法和适当的核函数进行了负荷预测,并将该预测结果同由时间序列及BP神经网络方法得到的预测结果进行了比较,结果表明,所提出的预测方法有较高的精度.     

基于相似性原理的短期负荷预测方法

提出了基于相似性原理的短期负荷预测方法,它有较高的预测可靠性,尤其适用于预测日天气状况与训练模式天气状况有较大差别的系统。运用相似性原理对人工神经网络的训练模式进行选择,使其与预测日有相似的气象特征,在此基础上,用选择出的相似训练模式对选定的人工神经网络进行训练,从而达到提高短期负荷预测精度的目的。对于特殊工作日而言,加上一个峰值估计环节后,该方法仍然适用。一个实际电力系统的算例证明了该方法的有效性。