基于深度神经网络的中期电力负荷预测

电力负荷预测的精确度对于电厂的实际发电量、配电、系统维护以及与电价相关的能源供应商运营计划等都有着极大地影响;研究了前馈深度神经网络和递归深度神经网络在中期电力负荷预测中的应用及其准确性和计算能力分析;首先,针对收集的原始数据集进行预处理,提出了一种时域-频域分析特征提取方法,该方法可以充分地挖掘隐藏在原始数据集中的深层信息;然后利用前馈深度神经网络和递归深度神经网络模型进行中期电力负荷预测;最后,利用某城市5年期间的实际负荷数据,预测未来1年中不同季节的负荷;通过仿真结果表明:时域-频域分析法和深度神经网络协同使用于中期负荷预测具有更高的准确性。     

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现

短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据．研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法．并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径．     

基于核主成分分析与改进神经网络的电力负荷中期预测模型

为了提高电力负荷中期预测水平,提出了1种核主成分分析(KPCA)和粒子群优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)相结合的电力负荷中期预测模型。引入KPCA对原始输入空间降维重构,将降维后的数据集输入PSO算法优化的BPNN模型中,提出了月平均最大预测负荷修正日预测负荷的方法,输出待预测日的最大预测负荷。采用欧洲智能技术网络提供的负荷数据进行验证,实验结果的平均绝对百分误差为1.39%。     

神经网络在电力负荷预测中的应用研究

对电力负荷预测相关问题进行研究,结合对电力负荷的精准测量,因为对电力负荷造成影响各因素间具有非线性关系,因素间有冗余信息存在,传统数学模型对于电力负荷的预测准确性较低,为进一步提升电力负荷预测精准度,遂提出一类主成分研究及BP神经网络互相结合电力负荷的预估方法。结合PCA给电力负荷构成影响因素来提取特征,用BP神经网络针对PCA处理所得新变量进行建模,凭借PCA-BP神经网络的模型针对摩的去电力负荷仿真。结果证实,与参比模型比起来,能够有效使各因素间冗余信息消除,减少BP神经网络输入的维数,对网络结构进行简化,明显提升电力负荷的预测精准性,证实电力负荷预测时预测模型可行性。     

基于神经网络的短期电力负荷预测

采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测，探讨了负荷模型分类模式，对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理，如数据的归一化问题，网络权值与阈值的初始值选定，训练样本的选择策略等。同时，以三种短期负荷预测为例，进行了大量的仿真研究，结果表明神经网络用于电力负荷预测不但可满足短期负荷预测的技术要求，而且精度比常规方法高，且算法快速简单。     

一种经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法

为整体预测未来电力负荷变化趋势,提出一种基于经验模态分解和深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法.首先为削弱原始负荷序列的非平稳特性,利用经验模态分解算法对原始负荷序列进行分解,得到各时序分量.在此基础上,构建各分量的深度神经网络预测模型,将分量的预测结果进行重构得到短时电力负荷预测曲线.利用某电厂短时负荷数据对模型的...     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.     

基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测

针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

电力系统短期负荷的混沌时间序列预测

电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

基于相关向量机的电力负荷中期预测

针对电力负荷中期预测比较困难并且存在较大误差的问题,提出了一种基于相关向量机的中期预测方法.结合EUNITE网络提供的实际数据,研究了日最大负荷前后期关系、日最大负荷与节假日的关系和当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷中期预测模型.该模型是将与某天相关的n个前期信息作为该天的日最大负荷的输入量,而日最大负荷与节假日、当日(星期数)的关系信息用两个二元值表示.在模型训练前,将输入量的前7个属性值和预测目标值进行归一化处理 采用不同训练样本集的仿真实验结果表明,相关向量机方法比支持向量机方法具有更多的优点,当高斯核函数的宽度值取为2 0时,相关向量机方法具有较为理想的预测效果.     

应用递归人工神经网络预测电力短期负荷

介绍了神经网络的基本原理,使用递归人工神经网络模型对电力短期负荷进行预测,采用了梯度下降法,来提高训练的收敛速度,预测仿真结果表明,使用递归神经网络预测比传统的预测方法更准确.     

基于Attention机制和ResNet的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型研究

短期电力负荷预测有利于电力系统的高效运行,对电力市场实现有效调度有重要意义。短期电力负荷受多种因素影响,波动性大、随机性强,使得其预测准确率低。双向长短期记忆网络和卷积神经网络难以在短期负荷序列中提取足够多的信息,本文提出了一种结合注意力机制和残差网络的卷积神经网络-双向长短期记忆网络短期负荷预测方法。首先利用基准模型卷积神经网络-双向长短期记忆网络对输入特征进行信息提取,然后利用注意力机制突出提取到的关键信息,最后通过残差网络创建残差层以充分学习时序特征。通过某公开数据集进行实验,结果表明该方法的平均绝对百分比误差达到2.80%,均方根误差达到2.15,并与常用的五种模型预测结果对比,验证了所提模型的准确性及有效性。     

基于神经网络的短期电力负荷预测及其MATLAB实现

针对短期电力负荷预测问题,利用MATLAB软件建立日最高温度、日最低温度、日平均温度和平均湿度等气象因素对电力负荷的回归预测模型,具体对比给出BP神经网络与NARX神经网络两种回归预测结果,并通过对隐含层网络参数的调试对BP神经网络进行了适当的改进.     

对传神经网络算法的改进及其应用

针对传统对传神经网络(Counter propagation networks,即CPN)要求输入向量必须均匀分布以及隐含层神经元个数难以确定,其应用受到很大局限等问题,对CPN算法进行改进并运用于电力负荷预测.研究结果表明:通过改进CPN算法的初始权重设置规则,克服了对输入向量限制过于严格的不足;通过优化算法运行步骤,提高了算法的运行效果;改进后的CPN算法比BP算法所得预测结果误差小,比目前电力负荷预测研究中RBF和Elman神经网络所得预测结果误差也小;与BP算法相比,CPN改进算法的预测精度提高4%左右,运算时间减少45%,适用于电力负荷的预测.     

模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。