改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于MEA-Elman神经网络的电力日负荷预测

Elman神经网络是一种动态反馈网络,对历史状态敏感,具有短期记忆功能和处理动态信息的能力,可以建立动态、非线性电力负荷预测模型。由于Elman神经网络采用BP算法,容易陷入局部极小解,迭代次数多且学习效率低,该文利用思维进化算法(MEA)优化Elman神经网络的方法,提出基于MEA-Elman神经网络的电力负荷预测模型。实验表明,该方法能够避免不成熟收敛问题,减少迭代次数,有效提高了配电网短期负荷的预测精度,对电力系统合理调度与规划具有重要意义。     

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,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,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度.分析了如何采用BP多层感知器的隐层数及隐层单元数.最后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.     

基于多模型长短时记忆神经网络的电力负荷预测方法研究

提出了一种基于多模型长短时记忆神经网络(LSTM)的电力负荷预测方法,该方法通过对历史电力负荷日曲线进行密度聚类,根据聚类结果以及历史日期的特征因素训练高斯朴素贝叶斯分类器,进而分类训练神经网络预测的输入,采用长短时记忆神经的深层网络对所述历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素进行训练建模,以训练生成深度神经网络负荷预测模型。通过算例仿真,发现该方法相比于典型方法,能够精确预测出对应日期的用电负荷,提升预测效果,同时缩短网络训练时间,提升程序运行速度。     

基于粗糙集和PSO-Elman的商业建筑空调冷负荷预测

为了精确预测商业建筑空调的冷负荷，建立基于粗糙集和PSO-Elman神经网络的预测模型。首先利用粗糙集对空调冷负荷的影响因子进行属性约简，然后应用粒子群算法优化Elman神经网络的权值和阈值，建立PSO-Elman商业建筑空调冷负荷的预测模型。采集桂林某商业建筑的空调数据和气象参数验证PSO-Elman预测模型的预测性能，并将该模型的预测结果与Elman预测模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明，PSO-Elman预测模型的预测精度高于Elman预测模型，PSO-Elman预测模型预测结果的平均绝对相对误差、均方根相对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为4.87%,6.15%,423.71和335.86，与Elman预测模型的预测结果相比，这些误差参数分别降低了2.46%,2.46%,169.65和156.57。由此可知，PSO-Elman预测模型能够精确有效地预测商业建筑空调的冷负荷。     

基于Elman和多项式模型电力负荷短期预测

针对某煤矿日电力系统负荷数据进行了研究,建立Elman神经网络和多项式拟合模型。运用MATLAB工具箱,对Elman神经网络在神经元个数设置,训练数据个数的选择进行了研究,同时与五阶多项式拟合做了预测数据比较分析。提出了模型的改进方向,提高了模型预测精度,为同类问题提供了有效参考。     

基于MATLAB的短时电力负荷预测方法研究

电力系统负荷预测在电力系统调度、用电、规划中起着至关重要的作用。通过对历史数据的分析和研究,基于MATLAB软件平台对ARMA时间序列和BP神经网络两种预测方法进行了仿真实现。算例仿真结果表明,进行短期电力负荷预测时,时间序列法较BP神经网络法具有原始数据少、程序实现简单和训练时间短等优点。     

基于Elman网络的切削表面粗糙度预测方法

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,提出利用Elman神经网络建立切削表面粗糙度预测模型的方法;在Matlab及其神经网络工具箱的基础上,采用Elman神经网络对铝6061切削表面的粗糙度进行训练、预测、分析.结果表...     

基于Elman神经网络半主动控制的磁流变起落架仿真分析

半主动控制起落架的被控对象是磁流变阻尼器,控制磁流变阻尼器输出阻尼力的大小。建立了被动式起落架的仿真模型、BP神经网络控制仿真模型以及Elman神经网络控制仿真模型。神经网络训练样本均由最优控制算法得到。BP神经网络控制、Elman神经网络控制和被动控制仿真模型进行对比,两种神经网络控制均起到了良好的控制作用,Elman神经网络的训练过程远远长于BP神经网络,但精度高于BP神经网络,Elman神经网络在复杂控制系统中比BP神经网络有较大优势。     

基于相似日和RBF神经网络的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测中选取合适的相似日作为训练样本可以简化训练过程并提高预测精度。为了减小积温效应对相似日选取的影响,提出了一种根据综合相似度选取相似日的方法。通过将温度和其他负荷影响因素分别计算相似度,从而根据计算得到的综合相似度来选取相似日。此外,为了提高RBF神经网络的预测效果,将训练样本先用减聚类进行聚类,根据聚类结果设置模糊c-means聚类的初值,运用模糊c-means聚类来优化RBF神经网络的隐含层参数,最后结合相似日和改进RBF神经网络进行短期电力负荷预测。通过实际电力负荷数据的仿真分析验证了所提方法的有效性。