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基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测 总被引:19,自引:0,他引:19
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。 相似文献
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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于AGA-RBF神经网络的短期负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测 总被引:3,自引:1,他引:2
小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络,利用小波变换对负荷样本做序列分解,得到不同尺度下的小波系数,然后对小波系数进行阈值选择,由BP神经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律,汲取专业人员的经验知识,形成一系列的相关规则,模拟人类专家的推理和判断过程,从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波神经网络预测数据进行修正,得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据,很好地实现了在小波神经网络中嵌入专家系统的方法,同时提高了预测精度。 相似文献
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针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的BP、Elman、RBF三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测.某电网实际预测结果表明,RBF比BP、Elman有更好的预测精度,更快的速度. 相似文献
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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。 相似文献
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为提升电力系统短期负荷预测精度,提出粒子群算法优化量子加权门控循环单元神经网络模型.首先,将量子加权神经元融入门控循环单元神经网络中,构建量子加权门控循环单元神经网络预测模型,利用量子信息处理机制,提高该神经网络的非线性逼近能力和泛化能力.然后,使用全局优化能力较强的改进粒子群优化算法对所提出模型的参数进行寻优,构建权... 相似文献
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通过对东光县用电负荷特点的介绍,分析工业、农业、生活及照明用电的规律和影响负荷变化的主要因素,提出县级局提高负荷预测准确率的几种方法,并在实践中总结出科学预测短期负荷的流程图。 相似文献