模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测速度和精度,提出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预测方法.综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,通过模糊聚类分析选取学习样本,找出同预测目相符的预测类别,采用神经网络代数算法训练样本,对24小时负荷(24点)每点建立一个预测模型.该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处...     

模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

结合电力短期负荷的特点,将模糊神经网络应用于电力短期负荷预测。阐述了模糊神经网络结构特征及BP学习算法,介绍了模糊神经网络应用于负荷预测的具体流程方法,建立了一种基于引入惯性量的BP学习算法的模糊神经网络负荷预测模型。通过对实际数据分析仿真,同基于BP神经网络的负荷预测方法进行比较分析后,得出本文所提出的方法预测精度高,较好地实现了负荷的预测。     

基于PSO的模糊神经网络短期负荷预测

针对短期负荷预测的特点,提出基于粒子群(PSO)优化的模糊神经网络短期负荷预测模型。将PSO与模糊优选人工神经网络进行融合,在对模糊优选神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法,充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。对广西某地区进行短期负荷预测,并与实际值进行比较分析,结果表明这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法。     

电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义，利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上，提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型，以某供电局2000年的负荷实测值建立模型，进行了负荷预测，与实际值进行比较分析表明，这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度，具有一定的研究价值。     

基于模糊理论及神经网络的电力短期负荷预测方法

分析了电力短期负荷的构成及其影响因素的特点，结合模糊技术和神经网络。设计了用于电力短期负荷预测的神经网络。利用模糊技术及相似性原理对作为BP神经网络训练样本的电力负荷按天气特征进行分类识别，同时对带有噪音的训练样本提出了处理方法。针对BP神经网络的不足，提出了改进算法；并用实际例子对上述电力短期负荷预测神经网络进行了例证。     

基于QPSO-RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

在基于径向基函数神经网络(RBFNN)的电力系统短期负荷预测的基础上,采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正预测模型,提出基于QPSO-RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法.仿真实例计算结果表明该方法收敛速度快、预报精度高,具有工程应用前景.     

电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

针对电力系统短期负荷预测问题,考虑气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法,首先根据评价函数选取相似日学习样本,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理,采用反向传播算法,对24点每点建立一个预测模型,提高了学习效能.本方法适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度.     

混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。     

基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法

针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基（RBF）神经网络和自适应神经网络模糊系统（ANFIS）相结合的短期负荷预测模型.该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足.某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果.     

基于改进蚁群神经网络的短期负荷预测

在传统神经网络负荷预测的基础上,采用蚁群算法优化神经网络的权值,同时再用模糊逻辑对影响负荷的随机因素进行修正,提出了改进的蚁群神经网络算法。对四川某500kV变电站进行短期负荷预测,结果表明这一算法能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法。     

基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测

电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。     

电力负荷预测研究综述

为适应智能电网快速响应的要求,电力负荷预测成为智能电网关键任务之一。精准的电力负荷预测响应对电力系统运行的安全性、稳定性、经济性起着至关重要的作用。首先,介绍电力负荷预测的特性及分类;随后,分析电力负荷预测的影响因素,并介绍电力负荷预测的基本步骤和性能评价指标;再将电力系统负荷预测的研究分传统预测方法、机器学习预测方法及深度学习预测方法等3类展开阐述;最后,总结所做的工作并展望电力负荷预测的未来发展方向。     

相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测

电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点。以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预测模型,随后对某市考虑气象及日期类型的电力负荷做出预测。研究表明:利用考虑实时气象因素的SVR预测模型对短期电力负荷进行预测精度较高;考虑气象及日期类型的预测误差比不考虑气象及日期的预测误差小;嵌入维数和时间延迟对负荷预测模型精度具有重要影响。     

主成份分析法在电力负荷预测中的应用

负荷预测是电力系统运行和规划的依据。准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。提出了一种基于主成份分析法的电力负荷预测方法，通过对影响电力负荷的相关因素进行主成份分析，可以减少自适应神经模糊推理系统的输入量，从而提高系统预测的效率。算例表明所提出方法是有效和可行的。     

UD-IGA网络构造法在短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测既是电力系统调度部门制定发电计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础，它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响。可由于负荷预测的复杂性、不确定性，难以获得精确的预测值。为提高预测精度，针对电力负荷的特点，综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响，将基于均匀设计（UD）和改进遗传算法(IGA)的网络构造法用于短期负荷预测。数据样本训练和实际预测结果表明，该模型不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了预测精度和网络的训练速度。     

基于模式识别的自适应短期负荷预测系统

短期电力负荷预测是电力调度部门制定发电计划的依据,预测系的灵活适应性是实现电网经济运行的重要保证。在分析影响日电力负荷主要因素的基础上,给出了用于日荷预测的负荷模式定义,基于海明距离给出了负荷模式相拟度的计算方法,有效实现了预测负荷所需要的历史负荷模式样本的抽取。利用人工神经网络实现由历史负荷模式到预测负荷的映射。基于C＋＋面向对象的程序设计方法开发了一套灵活的智能自适应短期预测系统。多个用户的应用结果表明,本系统具有很好的实用性和满意的预测结果。     

青海电网母线负荷预报软件功能的应用

电网母线负荷预测是分析和计算电网各节点电力需求的技术支持功能,是制定电力系统运行方式的重要依据,精确的母线负荷预测是合理安排生产调度计划,保证电力系统安全、经济运行的前提和保障。文章从青海电网运行控制和安全防御系统的母线负荷预报软件的需求入手,论述了母线负荷预报软件模型及软件的主要功能,分析了影响母线负荷预报预测准确性的因素并提出了对策。     

基于支持向量机的船舶电力负荷预测

船舶电力系统是一个独立的电力系统，需要根据准确的负荷预测来控制多台发电机组的运行。本文提出了一种基于支持向量机的船舶电力负荷短期预测方法。对某大型集装箱船舶在不同工况下的电力负荷数据，分别用基于径向基核函数的支持向量机方法、多层BP网络和RBF网络方法进行训练和预测计算，仿真结果表明支持向量机具有更高的预测精度，是船舶电力负荷预测的一种有效方法。     

基于灰色模型的短期电力负荷预测系统设计

高精度的短期电力负荷预测在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。介绍了短期电力负荷预测系统的结构与数据库E-R图。给出了预测考核标准公式,该预测系统具有界面美观、简单适用等特点。实践证明,系统在减轻调度人员负担,实现调度自动化方面发挥了重要作用。     

间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素...