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.     

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。     

电力系统短期负荷预测的混合模型神经元网络方法

提出了一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法－－混合模型神经元网络方法。该方法将一部分线性变化的负荷分量用线性模型描述,其它发量用神经元网络建立,国而同时具有线性模型的优点和神经元网络的优点。交过一方法用于江苏省连云港市超前２４小时负荷预测,取得了比单纯的神经元网络模型高的预测精度。     

基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法

提出了一种基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法.应用à Trous小波变换将负荷时间序列分解为近似分量和细节分量,并选择不同尺度核的SVM对分解后的数据进行预测,然后将预测后的数据进行合成,得到多尺度负荷预测结果.运用该方法对实际负荷数据进行了1步预测和2步预测,数据实验表明,最大的RMSE误差为1.82,与标准BP神经网络相比,文中所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力.     

电压崩溃临近指标的小波神经元网络拟合算法

电压崩溃临近指标能够有效、快速地对电力系统电压安全进行评估。为此, 提出了一种电压崩溃临近指标的小波神经元网络模型。这个模型以非线性小波基为神经元函数, 通过优化伸缩因子和平移因子确定对应各神经元的小波基函数, 从而合成小波神经元网络, 达到全局最优拟和效果。经过训练的小波神经元网络能在线计算电压崩溃临近指标, 并且具有快速、准确等优点。文中对该模型与人工神经元网络模型进行了比较, 结果证明, 利用小波神经元网络模型进行电压崩溃临近指标预测比利用人工神经元网络模型具有更高的拟合精度, 计算速度更快。仿真结果表明, 该方法能有效地对电力系统电压崩溃做出早期预测, 是一种对系统电压安全进行快速、实时评估的有效工具。     

用向前神经元网络进行短期负荷预测的方法

构造一个向前神经元网络，并以福建电网历史负荷数据为样本点，用反传学习法对网络进行学习训练，得到一个短期负荷预测的神经元网络，用该网络对未来２４小时的负荷进行预测，其预测值的平均百分比误差在２％以内，精度优于传统的负荷预测法。     

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。     

一种改进的小波-卡尔曼配电网短期负荷预测方法

为了解决已有的基于小波-卡尔曼滤波的短期负荷预测方法由于未考虑温度积累效应而在温度变化较大时预测误差偏大的问题,提出了一种改进方法:将日负荷表示为日平均负荷与波动部分的乘积,对日平均负荷和波动部分分别进行预测。提出了一种利用人工神经网络预测平均负荷的新方法:将日平均负荷表示为温度敏感分量与平稳的温度不敏感分量之和。温度不敏感分量根据温度不敏感季节同时期的若干负荷数据统计得出。根据前若干天的温度敏感分量值、温度信息以及预测日的温度信息,采用BP网络构成的负荷预测器,得出预测日的温度敏感分量的预测值。对于波动部分沿用基本的小波-卡尔曼滤波的方法,在对波动部分进行多分辨分析的基础上,将小波系数作为状态变量,利用卡尔曼滤波算法得出波动部分的预测值。实例分析表明,提出的改进方法显著提高了预测准确性。     

基于模糊识别与模糊聚类理论的短期负荷预测

依据模糊模式识别、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 ,该方法具有预测精度高、误差小的优点 ,是值得广泛推广的好方法。     

基于免疫小波网络的短期负荷预测模型

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,提出了一种免疫小波网络(IWN)来预测电力系统短期负荷.在IWN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出共生进化免疫规划算法,可以自动确定小波网络隐层神经元的数量和参数.电力系统短期负荷预测的算例计算表明,与传统的BP神经网络预测方法相比,该方法具有更高的预测精度.     

小波神经网络及其在电力负荷预测中应用概述

小波神经网络是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。本文介绍小波神经网络的构成原理、设计方法和优点,分析小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。文中所指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研究中得到验证。将小波神经网络应用于电力负荷预测的成果是令人鼓舞的。但是小波神经网络也存在收敛性差等缺点,还需要进一步研究适合小波神经网络的算法,以提高其性能。     

电力系统短期负荷预测的级联网络模型研究

提出一种基于BP子网络和小波网络的短期负荷预测的级联网络模型。在对气象影响因素与负荷关系深入分析的基础上,采用BP子网络来映射气象等不确定因素的影响。采用小波网络(预测网络)来映射历史负荷值的影响,它结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,明显地改善了神经网络难以合理确定网络结构和存在局部最优等缺陷。最后两级网络相互级联组成预测网络。研究算例表明,这种模型是优秀的。     

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。     

基于小波神经网络的电力负荷预测方法

分析了小波神经网络的特点，研究了在电力负荷预测中小波神经网络存在的优缺点及适用范围。通过对小波神经网络和BP神经网络的结构和算法进行理论分析，并对实际电力负荷预测算例进行对比研究，指出小波神经网络本身适合对波动性的信号进行预测，而且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，因此采用小波神经网络有利于减少隐节点数目。还指出由于当前的连续小波神经网络主要使用传统BP神经网络的随机初始化方法和基于梯度的训练算法，因此存在收敛性差的缺点。     

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。     

Short term load forecasting using wavelet transform combined with Holt–Winters and weighted nearest neighbor models

Short term load forecasting (STLF) is an integral part of power system operations as it is essential for ensuring supply of electrical energy with minimum expenses. This paper proposes a hybrid method based on wavelet transform, Triple Exponential Smoothing (TES) model and weighted nearest neighbor (WNN) model for STLF. The original demand series is decomposed, thresholded and reconstructed into deterministic and fluctuation series using Haar wavelet filters. The deterministic series that reflects the slow dynamics of load data is modeled using TES model while the fluctuation series that reflects the faster dynamics is fitted by WNN model. The forecasts of two subseries are composed to obtain the 24 h ahead load forecast. The performance of the proposed model is evaluated by applying it to forecast the day ahead load in the electricity markets of California and Spain. The results obtained demonstrate the forecast accuracy of the proposed technique.     

Short Term Load Forecast Using Wavelet Neural Network

This paper presents a wavelet neural network (WNN) model combining wavelet transform and artificial neural networks for short term load forecast (STLF). Both historical load and temperature data having important impacts on load level were used in the proposed forecasting model. The model used the three-layer feed forward network trained by the error back-propagation algorithm. To enhance the forecasting accuracy by neural networks, wavelet multi-resolution analysis method was introduced to pre-process these data and reconstruct the predicted output. The proposed model has been evaluated with actual data of electricity load and temperature of Hunan Province. The simulation results show that the model is capable of providine a reasonable forecasting accuracy in STLF.     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。     

基于小波神经网络的火电单元机组负荷系统建模仿真研究

火电单元机组是一种复杂的多变量对象，常规方法难以建立它的非线性数学模型。该文利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。网络隐层采用框架小波函数，输出层采用线性函数，采用BP算法对网络进行训练，并利用自适应的学习速率和动量参数加快网络训练的收敛速度。网络的训练结果和测试结果均表明，小波网络输出值与实际模型输出值之间的误差在允许范围内，小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。