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1.
结合粗糙集理论、遗传算法和神经网络的优点,提出了一种新的短期负荷预测方法-基于粗糙集的遗传神经网络负荷预测模型。由于影响短期负荷预测的因素众多,通过粗糙集理论中的属性约简对神经网络的输入进行了筛选,找到与预测量相关性大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的工作量。为了解决神经网络自身收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺陷,利用具有全局搜索能力强等优点的遗传算法与之相结合。实验证明了该算法在速度和精度上都能得到了提高,此方法在短期负荷预测中是可行性、有效性。 相似文献
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电力短期负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全与可靠运行方面起着重要作用,对于系统运行具有重大影响。根据电力短期负荷的变化特点,综合考虑温度、天气、风力等因素,提出了基于遗传算法优化人工神经网络方法的短期负荷预测模型。在试验中采用单一的人工神经网络和优化的神经网络建模分别对广东省某城市电网的短期负荷进行预测。实际预测结果表明,基于遗传算法优化神经网络方法预测模型的预测准确度明显高于单一神经网络方法的预测准确度。 相似文献
3.
基于RS和GA的动态模糊神经网络在短期电力负荷预测中应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析和探讨了粗糙集(RS)理论、遗传算法(GA)、模糊神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息.最后用得到的属性作为模糊神经网络的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络DFNN(Dynamic Fuzzy Neural Network),并采用具有全局寻优能力的遗传算法训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的缺点。用该方法与常用BP神经网络及Fuzzy法分别对某电网进行一周的日负荷预测.实例的对比分析表明了该方法收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大改善。 相似文献
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粗糙集理论及其在短期电力负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,在属性约简算法中采用遗传算法进行寻优计算,找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为模糊神经网络的输入矢量进行负荷预测.经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善. 相似文献
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粗糙集理论在短期电力负荷预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,从而找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为神经网络的输入量进行负荷预测。遗传算法用于属性约简的寻优计算和神经网络的权值修正,经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善。 相似文献
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针对微电网负荷功率的不确定性,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络模型GA-BP,能够快速、有
效地建立非线性输入与输出之间的关系,对微电网短期负荷进行预测.通过对遗传算法优化的BP神经网络和传统BP
神经网络分别建立微电网负荷预测模型,对某地区的微电网短期负荷进行MATLAB仿真和计算,对2种模型的未来
24h短期负荷预测进行比较,验证了2种预测方法的有效性和可行性.由仿真结果可知,采用遗传算法优化的BP神
经网络预测的平均相对误差为3.23%,相较于传统的BP神经网络拥有更好的预测精度. 相似文献
10.
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