基于GA-BP神经网络的微电网短期负荷预测

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.     

基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

人工神经网络是模拟人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信号处理系统。本文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,采用反向传播算法,考虑气象因素对负荷的影响,提高了学习效能,具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用,预测结果验证了上述结论。     

基于改进GA-BP和CNN的园区不可调控负荷预测研究*

在智能园区的虚拟电厂建设中,常规不可调控负荷的预测准确度直接影响虚拟电厂对园区内可调设备的调度。针对园区负荷中常规不可调控负荷的预测,通过改进遗传算法GA的编码方式和交叉、变异概率,提高了BP网络的全局搜索能力。使用改进的GA-BP与CNN、BP对同一历史负荷数据进行预测对比,以均方根误差、平均绝对误差作为预测精度评判指标。实验结果表明了改进GA-BP在负荷预测中相较于CNN与传统BP具有更高的预测准确度,同时验证了改进的GA-BP在常规不可调负荷预测中引入环境因素对预测准确度具有负面扰动作用。     

基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

人工神经网络是模仿人脑神经元结构，特性和大脑认知功能而构成的新型信号，信息处理系统。本文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，采用反向传播算法，考虑气象因素对负荷的影响，提高了学习效能，具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用，预测结果验证了上述结论。     

基于遗传神经网络的短期负荷预测研究

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。     

基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法

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。     

基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法

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一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.     

一种基于神经网络理论的电力系统短期负荷预测方法

文章构造了一种线性与非线性相结合的神经网络,并提出了用以对电力系统短期负荷进行预测的新方法。它以历史负荷数据、气候变量和预测的气候变量作为人工神经元的输入,预测负荷值作为人工神经元的输出。使用最近的数据作为训练样本,用反向传播算法(BP)对神经网络进行训练,然后用训练后的神经元预测负荷。并以华中电网1992年10月的资料进行仿真计算,测算结果与实际负荷曲线最大的误差仅为4.65％。     

基于均匀设计混合算法的短期负荷预测

提高电力系统短期负荷预测精度有助于提高电网运行的安全性和经济性,改善供电质量。将均匀设计、改进遗传算法和误差反向传播算法相结合构成混合算法,并将其用于短期负荷预测。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,而且可提高预测精度和网络训练速度。     

基于AGA-RBF神经网络的短期负荷预测

针对RBF神经网络的不足以及传统遗传算法的特点,采用浮点数编码的自适应遗传算法(AGA)作为RBF神经网络的学习算法,来确定RBF神经网络隐含层的中心参数和宽度参数,形成AGA-RBF网络来进行负荷预测,并通过实例验证,该方法与RBF神经网络相比,能有效提高预测精度和改善网络性能.     

优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型

提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型.与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归.采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力.对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度.     

基于RAN网络的短期负荷预测

提出一种基于资源分配网络(resource-allocating network,RAN)的短期负荷预测方法.通过对历史样本的学习,动态地增加隐节点数目,并采用扩展卡尔曼滤波器对网络参数进行调整.该网络结构紧凑,具有学习速度快、精度高等优点.此方法已用于地区电网负荷预测,预测结果表明方法是先进有效的.     

基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

采用BP神经网络算法进行短期电力负荷预测存在缺点,需要进行完善和改进。介绍了BP神经网络算法进行短期负荷预测的原理,以及遗传算法的基本原理。具体叙述遗传算法对BP神经网络算法进行优化的实现步骤。优化后的算法避免了原来初始权值和阈值选择的盲目性,提高了BP神经网络算法短期负荷预测的精度和效率。通过具体算例,证明了此算法的可行性和有效性。     

基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法

目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类型的负荷影响因素,引入门控循环单元(GRU)网络处理具有时序性特点的历史负荷序列,建模学习负荷数据内部动态变化规律,其输出结果与其他外部影响因素(天气、日类型等)融合为新的输入特征,使用深度神经网络进行处理,整体分析特征与负荷变化的内在联系,最后完成负荷预测。以美国某公共事业部门提供的公开数据集和中国某地区的负荷数据作为实际算例,该方法预测精度分别达到了97.30%和97.12%,并与长短期记忆神经网络、多层感知机以及GRU神经网络方法进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度和更快的预测速度。     

基于RBF神经网络的短期负荷预测

针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法

为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。     

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...     

基于神经网络的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。     

神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述

神经网络是目前研究最多的短期负荷预测方法。详细综述了BP网络、RBF网络以及小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状。简单介绍了神经网络中常用的BP算法以及改进的BP算法。综述了神经网络在组合预测中的应用，并指出目前神经网络还存在的一些问题。     

基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商业电力负荷组合预测方法

针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。