基于BP神经网络的电路负荷预测研究

基于电力负荷预测在电力系统中的重要性,提出了电路负荷分析方法,并通过对某市负荷数据的分析,建立了神经网络短期负荷预测模型,并进行实验验证,模型具有较高的精度,且具有很强的稳定性,适合多种不同的预测环境。     

基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

实现了BP神经网络电力负荷预测模型和小波神经网络电力负荷预测模型.通过对两种神经网络的算法进行理论分析以及两种模型的预测结果比较发现,小波神经网络在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度.小波神经网络是一种建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性.文中所指的小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测中得到验证.表明小波神经网络模型预测精度高,自适应性好,收敛速度也明显快.     

基于BP神经网络电力负荷短期预测研究

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了BP神经网络对南方某地区短期电力负荷进行了预测。首先介绍了BP神经网络结构,其次是利用BP神经网络结合南方某地区电力负荷数据进行实证研究,并且在设计BP神经网络结构时考虑了气象因素对负荷的影响。     

基于小波神经网络的电网负荷预测

为提高负荷预测的精度及反映天气因素对负荷的影响.选用小波理论中的Malht算法进行多尺度分析.应用新疆塔北电网近年的负荷数据和气象资料进行了预测,预测结果表明其具有较好的性能.     

中长期电力负荷神经网络预测方法的实现

本文应用含一个隐含层的BP网络对电力负荷做中长期预测,采用了优化算法,取得了满意的预测效果。     

基于深度神经网络的电力负荷预测方法研究

电力负荷预测的准确性对于电力系统的安全经济运行具有重要的意义,但负荷的强随机性和气象相关性给负荷的预测带来了很大的困难。针对传统负荷预测方法存在效果不理想的问题,文章提出了基于改进深度神经网络的负荷预测方法。首先利用F-score特征评价准则选择出合适有效的特征量,再利用深度神经网络建立特征量与负荷之间的非线性映射预测模型。通过电力负荷预测实例的对比分析,结果表明本文方法在电力负荷预测中具有很好的预测精度和时效性。本文研究成果可为电力负荷的预测提供有效的技术参考和指导。     

PSO-BP神经网络的电力负荷预测研究

以提升电力负荷预测精度以及实时性为目标,设计粒子群-反向传播神经网络的电力负荷预测方法。该方法预处理历史电力负荷数据,过滤错误数据以及异常数据,归一化处理剩余数据;将归一化处理后数据视为粒子群优化算法的粒子,利用粒子跟踪局部最优值以及全局最优值实现每次迭代过程中粒子速度与位置更新;利用改进非线性动态自适应算法确定最佳惯性权重提升电力负荷预测精度,建立包含输入层、隐含层以及输出层的三层前馈BP神经网络;将粒子群优化算法所输出粒子信息设置为BP神经网络初始阈值以及初始权值训练BP神经网络,直至满足迭代终止条件,输出电力负荷预测结果。选取某电力公司作为实例分析对象,实例分析结果表明,采用该方法预测电力负荷预测精度高于99%,预测时间开销低于150 ms。     

基于BP神经网络的电力负荷预测算法

将BP神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明,BP神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。     

基于PCA-BPNN方法的中长期电力负荷预测

针对基于反向传播神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)的中长期电力负荷预测算法中,预测模型的精度和泛化能力易受输入样本变量影响这一问题,利用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)方法能消除变量间相关性的特,对BPNN的输入空间进行重构,消除重叠信息,提取主导因素,优化了网络结构,提高了预测精度.通过实例验证了该方法的有效性.此方法可以使用电计划部门实时、准确的预测电力负荷,以此最优的配比发电机组,也可减少由于预测不准确带来的电力系统各种故障的发生.     

基于集成BP神经网络的短期负荷预测

利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列研究,用改进的C_C方法求得时间延迟τ和嵌入维数m,得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性.对样本数据相空间重构,构建多个BP神经网络的预测子模型,所有子模型同步预测的加权平均作为集成负荷预测值.在线采集负荷数据,利用增量式训练获取新的预测子模型,按“先入先出”顺序进行BP神经网络集成更新.将预测结果同普通BP神经网络预测结果进行对比,结果证明这种方法提高了预测精度.     

基于神经网络优化组合的短期负荷预测

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,集结多种单个模型所包含的信息,进行最佳组合,提出了在单一模型预测结果基础之上的基于神经网络的优化组合预测,确定了网络训练样本和隐含层的个数,可使提前一天的预测精度较传统预测模型有较大提高。并当发现某一点预测误差过大,可对该点利用文中提出的误差灰色模型修正预测结果,这样不仅可提高整体预测精度,更重要的是减小最大预测误差值和减少大预测误差发生的次数。仿真结果验证了该预测模型的可行性和有效性。     

基于多层融合神经网络模型的短期电力负荷预测方法

针对传统的短期电力负荷预测模型存在的预测精度不高和滞后性的问题,本文提出一种基于卷积神经网络、长短时记忆网络和注意力机制下的混合神经网络模型来进行预测。利用卷积层对多维的电力数据影响特征进行提取,过滤筛选其非重要影响因子,完成电力数据相关特征的映射变换,再通过长短时记忆网络层的循环,对时序性电力数据特征选择性提取,最后利用注意力机制添加重要特征的权重,经Adam算法优化后输出电力负荷预测的结果。依靠GPU强大的算力支撑来解决预测数据时的实时性问题,凭借多融合神经网络的手段来提高其预测精度。经由算例验证,所提出模型真实可靠,预测质量显著优于其他传统模型。     

基于级联网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测对电力系统运行设计具有十分重要的意义。因此，在分析了电力负荷运行曲线的基础上，提出了一种基于级联模糊神经网络的预测模型。该模型采用基于神经网路理论的模糊模型参数辨识方法，很适合于复杂系统的模糊预测和控制。详细地对输入量的选择和学习算法进行了分析。实例表明，此方法具有町靠、鲁棒性好和快速等特点，优于神经网络电力负荷预报方法。     

基于LSTM神经网络的区域微网短期负荷预测

针对大电网负荷预测的研究较多而微电网相对较少,因此建立合适的微电网负荷预测模型提高预测的准确度非常重要。本文针对输入变量较少的情况,分析并选用温度、日类型以及多个历史负荷量作为模型的输入变量,选用基于循环神经网络基础下的长短期记忆神经网络进行建模,构建基于LSTM神经网络的微网负荷预测模型。最后,为增强结果的可靠性,采用2组不同时间段的负荷数据分别进行预测,将LSTM神经网络的预测结果与BP神经网络、径向基函数神经网络、Elman神经网络的预测结果进行对比。实验结果表明,LSTM神经网络的预测结果要优于BP神经网络、径向基函数神经网络及Elman神经网络,采用LSTM神经网络负荷预测模型在微电网背景下具有比较好的推广前景。     

基于BP神经网络的电力系统负荷预报

电力系统负荷变化易受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP神经网络具有较强的非线性映射特性,它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方法用于电力系统负荷的预报是有效可行的。     

基于BP神经网络下用电负荷预测

城市日常生活和发展离不开用电,对用电情况进行分析可以为预测提供依据,进而探讨和解决生活中的用电问题。首先简述BP神经网络,而后基于神经网络从单一时间因素预测用户用电负荷量,结果具有一定的误差,考虑多因素影响,引入温度因素,对用户用电负荷量再次预测,最后分析神经网络下用电负荷预测的结果。     

电力电量预测的神经网络方法

本文依次将前六个月用电量作为输入值,第七个月用电量作为输出值,建立BP神经网络结构,根据历史数据对神经网络进行训练,并通过预测试验,对预测网络进行检验,结果表明利用神经网络方法对全国用电量进行预测是可行的.     

基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法

本文提出了一种基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法。该算法使用了改进的人工蜂群算法与BP神经网络融合生成的进化神经网络,并且使用改进的人工蜂群算法对进化神经网络的偏置和权重进行优化。该算法将火电历史负荷数据作为输入,使用进化神经网络训练预测模型,预测未来一段时间内的电网负荷。首先获取历史负荷数据,然后将收集到的数据应用于进化神经网络模型训练。人工蜂群算法作为一种全局搜索算法,可以有效地探索模型参数空间,寻找最佳的模型参数组合以提升预测精度。为了验证所提出的负荷预测方法的有效性,本文使用了火电网负荷数据进行测试。实验结果表明,在短期电网负荷预测方面,本文提出的进化神经网络比传统方法预测结果更加准确可靠。     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项重要的内容,传统的电力负荷预测方法都是建立在线性假设基础之上,由于预测精度低,难以满足现在电力部门的要求。人工神经网络己被应用在电力负荷预测中,并取得了较为理想的结果。主要基于神经网络的负荷预测模型,通过MATLAB仿真实验平台,构建RBF神经网络模型,并用历史电力负荷数据进行训练,成功的进行了电力系统的短期负荷预测,预测结果误差较小,取得了令人满意的结果。     

城市燃气短期负荷预测的神经网络等维新息模型

应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维息建模思想,建立了既反映其时间序列的周期性增长趋势,又包括天气、气温等非线性影响因素在内的短期负荷预测的BP神经网络等维新息模型。通过改进BP神经网络,对哈尔滨市燃气管网系统的小时燃气用量进行了预测,所建立的东仅有较高的收敛速度和精度,同时也具有较强的适应性和灵活性,可应用于工程实践。