基于BP神经网络的电力负荷预测仿真研究

人工神经网络应用于电力负荷预测是目前广泛研究的一个课题。本文首先介绍了人工神经网络在负荷预测中的应用概况,进而分析了BP神经网络原理、模型及算法,建立了负荷预测模型,并配置了网络的相关参数。进而对某地区一天的整点负荷进行预测,根据负荷预测得到的数据．经过Matlab仿真得到了负荷预测值与实际值的曲线,验证了BP神经网络应用于短期负荷预测满足一般精度的要求。     

基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测

分析了BP神经网络的特点,从学习速率的角度讨论了BP算法的改进方法,并用加州负荷数据进行24h负荷预测及算例分析.仿真结果表明,改进BP神经网络算法预测的平均误差比常规算法降低了0.445％,并且克服了当接近最优解时易产生波动和振荡现象的问题,训练速度也有所提高.     

混沌神经网络综合法在边坡位移预测中的应用

根据混沌理论具有分析非线性动态系统的混沌特性和人工神经网络具有考虑多因素影响的特点,本文提出了混沌神经网络综合预测模型.该方法首先利用非线性科学和理论分析滑坡位移时间序列的动态特性,然后将重构相空间计算的最小嵌入维数作为输入神经元的数目引入到人工神经网络预测模型中.分析算例预测结果表明,混沌神经网络综合预测模型计算精度较高.     

混沌理论在电力系统负荷预测中应用综述

电力系统负荷的准确预测,对电力系统安全、高效运行有重要作用。负荷存在混沌特性,而基于混沌理论的预测较好地刻画了负荷物理属性,预测精度高。并主要介绍了混沌理论在负荷预测中的应用。首先,概述了基于混沌理论预测的机理,介绍了几种混沌特性判别的方法。然后,介绍了几种预测模型。最后,对现有预测模型总结和展望。     

基于BP神经网络数学模型的短期负荷预测研究

讨论如何利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测。研究结果表明:基于BP神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,符合预测结果的相对误差小于3.06%。     

基于粒子群BP神经网络的短期电力负荷预测

电力负荷预测通常采用神经网络方法,该方法训练时间较长,并且由于负荷受到气象因素影响,该算法预测的精度不是很高.为了克服当前存在的问题,采用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,归一化处理气象因素,利用神经网络预测短期电力负荷.实验结果表明,该方法比单纯BP神经网络预测具有明显优势.     

基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络（BP）的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.     

改进的BP算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种改进的BP神经网络学习算法,并将其应用于短期电力负荷预测中,通过采用基于响应函数输出限幅和自适应调整学习率等措施,来提高神经网络本身的效率和精度,仿真结果验证了改进措施的有效性,取得了满意的预测结果.     

基于BAGGING算法和BP神经网络的电力系统负荷预测

电力系统负荷预测关系到电力系统的控制和运行计划,精确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,从而可以提高电力系统的经济效益。电力系统负荷预测问题具有的数据量大、影响因素多等特点,使用单个BP神经网络进行负荷预测时,预测结果随机性大、精度低。本文把BAGGING算法思想与BP神经网络相结合起来,通过生成一组BP神经网络模型,挑选最好的网络模型最为最终的预测模型,进行负荷预测,以提高负荷预测能力。     

基于改进BP神经网络法电力负荷短期预测

电力网络结构日益庞大,电力安全可靠运行难度不断增大,须提高电力负荷预测精度,以保证电力设备正常稳定运行。电力负荷变化具有非线性的特点,通过传统建立的模型难以精确预测电力负荷的变化,针对此难点,文中采用具有非线性特征的改进BP神经网络法进行短期负荷预测,在进行负荷预测算法时,为消除训练样本顺序的影响,将整个样本集替代单系列样本进行学习。选取某县城电力负荷历史数据作为样本,Matlab编程仿真,得出预测与期望结果比较接近,部分数据较精确,说明该算法具有一定的参考意义。     

基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.     

基于改进BP人工神经网络的电力负荷预测

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定,短期电力负荷预测的重要组成部分.利用人工神经网络可以任意逼近非线性系统的特性,将其用于短期负荷预测.该文研究了在改进的BP网络中加入了动量项和构建输入网络时结合了同类型日思想的模糊映射,预测结果表明比标准BP算法具有更好的性能.同时,针对大量无法用精...     

基于小波系数和BP神经网络的电力系统短期负荷预测

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。     

电力短期负荷预报模糊神经网络模型的研究

电力系统负荷预报模型因负荷构成及采用的关键技术不同而各异。本文介绍了几种短期负荷预报模糊网络模型的建模方法和特点,讨论模糊神经网络预报模型建模中的一些重要问题,供有关人员参考。     

DB小波与RBP神经网络的短期电力负荷预测

基于DB小波与BP神经网络,提出一种DB小波与RBP神经网络的方法对短期电力负荷预测.运用DB小波能够精确地提取时间序列的细微特性和RBP网络的输出反馈作为输入神经元数据增加了数据信息量的特点,构建了DB与RBP预测模型,经实际数据证明该方法提高了预测的精确性.     

基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测

利用灰色理论中累加生成方法能够削弱负荷中随机成分的特点,以及人工神经网络可以逼近任意函数的能力,对具有任意变化规律的数据序列进行拟合和预测．实验结果表明,基于灰色理论和神经网络的最优组合模型的平均相对误差为1．307％,比BP神经网络预测和灰色理论模型预测的精度更高,具有明显优势．     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．