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。     

基于改进MOPSO-BP算法的短期电力负荷预测研究

短期电力负荷预测为电力规划的科学性、电力调度的合理性、电力运行的经济性提供了有效的指导,近年来,神经网络在预测短期电力负荷中得到了广泛应用。针对BP神经网络预测方法的自主学习能力强但预测结果容易陷入局部最小值的缺点,首先建立了三种短期电力负荷预测模型,分别是基于BP神经网络的预测模型,基于自适应网格法的多目标粒子群优化算法(MOPSO)优化BP神经网络的MOPSO-BP预测模型,以及基于拥挤距离法改进的MOPSO优化BP神经网络的改进MOPSO-BP预测模型;再利用Matlab软件进行仿真对比,研究哪种模型预测电力负荷的精度更高。结果显示,基于拥挤距离法的改进MOPSO-BP模型预测结果比其他两个预测模型的预测结果更接近真实负荷值,这表明利用改进MOPSO-BP模型对电力负荷预测的效果最好,可以为现场短期电力负荷预测提供理论依据与借鉴。     

基于模糊理论及神经网络的电力短期负荷预测方法

分析了电力短期负荷的构成及其影响因素的特点，结合模糊技术和神经网络。设计了用于电力短期负荷预测的神经网络。利用模糊技术及相似性原理对作为BP神经网络训练样本的电力负荷按天气特征进行分类识别，同时对带有噪音的训练样本提出了处理方法。针对BP神经网络的不足，提出了改进算法；并用实际例子对上述电力短期负荷预测神经网络进行了例证。     

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。     

基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

采用BP神经网络算法进行短期电力负荷预测存在缺点,需要进行完善和改进。介绍了BP神经网络算法进行短期负荷预测的原理,以及遗传算法的基本原理。具体叙述遗传算法对BP神经网络算法进行优化的实现步骤。优化后的算法避免了原来初始权值和阈值选择的盲目性,提高了BP神经网络算法短期负荷预测的精度和效率。通过具体算例,证明了此算法的可行性和有效性。     

基于改进型BP神经网络的短期电力负荷预测

提出一种改进的 BP 神经网络学习算法,并将其应用于短期电力负荷预测中。研究 结果表明：基于改进的 BP 神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,负荷预测结果的相 对误差小于3．63%。     

基于改进粒子群神经网络短期负荷预测

在电力系统的发展过程中,电力负荷充当着非常重要的角色,电力负荷预测的精度显得尤为重要。为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了改进的粒子群-BP神经网络混合优化算法。采用自适应惯性权重改进的粒子群算法,使得粒子群算法的收敛速度和收敛精度有所提高,改进后的算法优化神经网络的过程中,对BP神经网络的初始权值和阈值等参数进行改善,并建立基于IPSO-BP算法模型对短期电力负荷进行预测。以某地的历史负荷数据进行训练仿真,结果表明,该模型的收敛速度和预测精度优于传统粒子群-BP神经网络模型。模型改善了粒子群算法和神经网络各自的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。该模型提高了短期电力负荷预测精度,平均相对误差在1%左右,模型可用于电力系统的短期负荷预测。     

动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法(DAACS),对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法(DAACS-BP)预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测.仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测.     

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究

为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。     

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。     

基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测

针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。     

基于KPCA和BP神经网络的短期负荷预测

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的负荷预测方法。影响负荷的因素作为神经网络的输入变量,太多输入变量会加大神经网络的训练负担,运用核主成分分析的方法对初始神经网络输入变量进行非线性降维,将降维后的数据作为神经网络新的输入变量,并对神经网络的训练算法进行改进,以加快收敛速度,最后在每一个时刻点上建立模型进行预测。采用文中提出的方法对甘肃某地区2014年的负荷进行预测,并与已有的BP神经网络方法和PCA-BP神经网络方法进行对比,结果表明该方法可提高负荷预测的精度。     

基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究

针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优解,建立了短期预测模型。通过实例验证了预测模型的有效性和有效性,结果表明,改进模型能够有效降低BP神经网络模型的预测误差,提高预测精度,为我国电力系统短期负荷预测的发展提供了参考和借鉴。     

基于EEMD-BP神经网络的电采暖配电变压器短期负荷预测

为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的电采暖配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季“煤改电”工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。     

西南电网异步联网后的负荷预测及频率波动抑制

负荷波动是导致频率不稳定的重要因素,而短期负荷预测可以预估系统有功出力,有效抑制频率波动。针对西南电网异步互联后的频率波动问题,文中首先对西南地区负荷波动幅值的概率分布进行分析,并将负荷波动概率纳入负荷预测过程,提高预测精度。然后,基于西南电网的负荷概率分布特点,提出融合反向传播(BP)神经网络和支持向量回归(SVR)的新型混合算法,采用BP神经网络对负荷水平进行评估,利用所得负荷水平作为SVR训练集的选取依据,进而预测当日负荷。最后,基于实际负荷数据进行频率仿真,并与传统方法的预测结果进行对比,验证了所提模型负荷预测精度及频率波动抑制效果的优越性。     

基于人工神经网络的日负荷预测方法的研究

基于人工神经网络原理,设计了一个三层的ＢＰ网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力,实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理,以及在算法中引入附加冲量项,以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。     

混合粒子群优化的BP网络在电力负荷预测中的应用

提出了混合粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法,有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷。与传统神经网络方法相比,该方法可加快网络学习速度和提高学习精度。用混合粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后将优化的权值用BP算法处理,实现短期负荷预测。     

基于EMD与粗糙集及神经网络相结合的短期负荷预测

为了提高预测具有周期性和随机性的电力负荷精度,提出了一种基于经验模式分析(EMD)与粗糙集及神经网络相结合的短期负荷预测方法.该方法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量.考虑影响电力负荷的气象因子和模式分量信息量较大,利用粗糙集进行了属性约简,约简后的各个分量采用相匹配BP神经网络模型分别进行预测,然后,相加各分量预测值得到最终预测结果.仿真试验表明,该方法与EMD - BP模型预测方法相比,具有较高的精度和较强的适应能力.