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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。 相似文献
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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。 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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通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练。预测一日24小时负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率可以有效地控制在2%以内。BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,是研究电力系统经济调度的一种新的非线性建模仿真模型。 相似文献
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通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练.预测日24 h负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率控制在2%以内.BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,为研究电力系统经济调度提供了一种新的非线性仿真建模模型. 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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由于短期电力负荷、用电量受众多复杂的非线性因素影响,传统单一BP神经网络预测方法存在精度不高、收敛速度慢等问题。为了提高收敛速度和预测精度,根据影响因素特性将其分为长期、短期性影响因素,根据负荷、用电量曲线特性分别将其分为基准量和敏感量,并用决定系数法确定所需短期影响因素。应用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,将BP神经预测误差作为遗传算法的适应度函数,建立了基于特性分析的改进BP神经网络短期电力预测方法。选取中部某省2015—2019五年"迎峰度冬"期间数据进行验证,结果表明,该预测方法的精度和收敛速度都得到了提高。 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法.把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理.详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证. 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。 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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设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预测。用了改进的BP学习算法,以提高训练的收敛速度。预测仿真结果表明,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的。 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。针对电力负荷短期预测,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。 相似文献
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