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为了提高短期电力负荷预测的准确性,降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善传统BP神经网络因权值和阈值的选择具有随机性而陷入局部最优和收敛速度慢的缺点。最后,通过某地区实际负荷数据验证了优化后的BP神经网络的预测精度得到了提高。 相似文献
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电力负荷预测对于保证大扰动下的系统稳定、优化智能电网中的能源分配具有重要意义。传统的预测模型主要基于时间序列分析,由于其不可忽略的预测误差,已经不能完全满足电力系统的实际需要。为提高预测精度,将时间序列数据分析转变为图像处理,并利用计算机图像领域广泛使用的深度学习方法进行电力负荷预测。卷积神经网络(convolution neural network, CNN)作为图像处理的有力工具,尽管已有学者将其用于时间序列数据处理,但仍是将数据作为序列矩阵处理,并未体现出CNN处理图像矩阵的优势。因此提出基于序列到图像转换的CNN(sequence to image convolutional neural network, STI-CNN),将负荷序列转换为负荷图像,使CNN可以更有效地提取相邻信息特征,充分考虑到各种外部影响因素,使用双分支深度网络模型对输入数据进行精确聚类,通过STI-CNN方法进行负荷预测。负荷预测实验结果表明,所提STI-CNN方法在不同的预测指标方面都有卓越的表现,所用预测时间更短,具有更高准确度。 相似文献
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针对目前冰蓄冷空调运行管理中存在的每日蓄冰量过多。耗能严重的问题,提出了基于粗糙集和人工神经网络的冰蓄冷负荷的预测模型。该模型减少了数据样本的数量,提高了冷负荷预测精度,有利于冰蓄冷空调的节能运行。 相似文献
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《可再生能源》2017,(6):893-899
变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。 相似文献
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科学地预测城市需水量对城市的发展具有十分重要的意义.采用BP人工神经网络方法对阿克苏城市需水量进行预测,取得满意的效果,论证此种预测方法的可行性和有效性. 相似文献
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介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。 相似文献
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根据光伏组件的构成,将影响组件价格的因素分为技术因素和非技术因素,并采用网站数据采集法和专家咨询法确定各主要因素的分项价格,构建BP神经网络预测模型,在此基础上利用Matlab内置的Neural Net Fitting模块对组件价格进行预测,结果表明BP神经网络对组件价格预测的相关性较好,预测价格与实际价格偏差率为-2.62%~2.11%,预测结果可接受度为89.47%,预测精度满足实际需要,为光伏项目的顺利实施提供了辅助决策依据。 相似文献
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滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。 相似文献
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针对经典BP神经网络训练效率低、易陷入局部极值等缺点,利用云模型对传统人工鱼群算法(AFSA)进行改进,并采用改进后的云人工鱼群算法(CM-AFSA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建基于CM-AFSA-BP神经网络的预测模型。以某土石坝测压管水位为指标,利用CM-AFSA-BP神经网络预测模型对其渗流压力进行预测,并与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,CM-AFSA-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更优,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的适应性。 相似文献
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