共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
基于深度递归神经网络的电力系统短期负荷预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
针对电力负荷非线性动态特性导致的负荷预测困难、预测精度低等问题,本文构建了深度递归神经网络短期负荷预测模型。在深度神经网络多隐层结构的基础上,深度递归神经网络增设了关联层,并以改进粒子群算法作为网络的优化学习算法,对模型权值空间进行深度优化。对某地区电网实际负荷进行预测仿真,结果表明与BP网络、深度神经网络相比,深度递归神经网络的平均绝对误差的周平均值分别降低1.61%和0.56%,验证了深度递归神经网络能够融合前馈与反馈连接,提高网络泛化能力,有效提高负荷预测精度。 相似文献
2.
介绍了短期负荷的特点,深入分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响。应用BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的日最高负荷预测和日平均负荷预测模型,最后通过贵阳城南分局历史负荷进行验证,表明本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种负荷因素影响,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。 相似文献
3.
4.
基于相空间重构理论和优化递归神经网络结合的短期负荷预测方法 总被引:2,自引:1,他引:2
根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和优化递归神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定递归神经网络输入维数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,并按预测相点步进动态相轨迹生成;优化递归神经网络是以双重遗传算法来确定递归神经网络的隐层结构和权值,总体寻优性可抑制伪近邻点的影响,保证提高预测精度及其稳定性。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,证实其比传统神经网络预测模型能有效地提高预测精度0.8%。因此,所研究的预测模型和方法在实际预测领域有较高的实用价值。 相似文献
5.
优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测 总被引:14,自引:5,他引:14
根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points,ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting,STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础上,又提出ONP与递归性时延神经网络(Tune Delay Neural Network,TDNN)模型融合的STLF法,具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型。它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上。该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展。 相似文献
6.
基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的. 相似文献
7.
8.
9.
基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测 总被引:6,自引:0,他引:6
在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶次的选择经验初步确定输入神经元数目m;在m值附近进行搜索,对于每一个m值,确定平滑参数后,计算网络对学习样本的预测误差;根据BIC准则评价指标的最小值确定输入神经元数目。将模型应用于某地中长期电力网负荷预测,分别进行了单步预测和多步预测。与BP神经网络模型的预测进行比较,结果表明,采用该方法的预测精度明显高于BP模型,即使在训练集样本数据较少时,该方法的预测准确度仍然很高。 相似文献
10.
11.
In general, electric power companies must prepare power supply capability for maximum electric load demand because it is very difficult at present to store electric power. It takes several years and requires a great amount of money to construct power generation and transmission facilities. Therefore, it is necessary to forecast long-term load demand exactly in order to plan or operate power systems efficiently. Several methods have been investigated so far for the long-term load forecasting. However, because the electric loads consist of many complex factors, good forecasting has been very difficult. This paper proposes a long-term load forecasting method using a recurrent neural network (RNN). This is a mutually connected network that has the ability of learning patterns and past records. In general, when interpolation is used for unlearned data sets, the neural network provides reasonably good outputs. However, when extrapolation is used, such as in long-term load forecasting, some kind of tunings have been necessary to obtain good results. Therefore, to solve the problem, a method is proposed in which growth rates are used as input and output data. Using the proposed method, successful results have been obtained and comparisons have been made with the conventional methods. 相似文献
12.
基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着新能源的不断发展,大量大容量风电机组并入电网运行,给电网的安全可靠运行以及风力发电的可持续发展都提出了新的挑战。提出一种风功率预测模型,该模型以风电场风功率历史数据以及风速、风向等数值天气预报数据作为输入对风功率进行预测。考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性,在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN),以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力,并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。工程实例分析表明,所提模型在预测准确度和运算速度方面均优于长短记忆神经网络模型。 相似文献
13.
论述了人工神经网络预测电力系统负荷的方法和步骤,并以BP神经网络在石嘴山地区短期负荷预测中的应用为例,探讨负荷预测的重要性。 相似文献
14.
15.
电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解决上述问题,提出非线性动态调整惯性权重粒子群算法(NIWPSO,nonlinear dynamic inertia weight strategy particle swarm optimization)与LSTM相结合的预测模型NIWPSO-LSTM。利用非线性动态调整惯性权重的方法来提升PSO的全局寻优能力,再通过NIWPSO对LSTM的参数进行优化。实验结果表明,NIWPSO-LSTM预测精度要远高于其他模型,验证了所提方案的可行性。 相似文献
16.
17.
为了解决传统BP神经网络对高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点,提出了一种混合小波变换和纵横交叉算法(CSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波变换对负荷样本进行序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用纵横交叉算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能掌握冲击毛刺的变化规律,有效提高含大量冲击负荷地区的负荷预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。 相似文献
18.
19.
基于深度学习的序列模型难以处理混有非时序因素的负荷数据,这导致预测精度不足。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、自注意力编码解码网络(SAEDN)和残差优化(Res)的短期电力负荷预测方法。特征提取模块由二维卷积神经网络组成,用于挖掘数据间的局部相关性,获取高维特征。初始负荷预测模块由自注意力编码解码网络和前馈神经网络构成,利用自注意力机制对高维特征进行自注意力编码,获取数据间的全局相关性,从而模型能根据数据间的耦合关系保留混有非时序因素数据中的重要信息,通过解码模块进行自注意力解码,并利用前馈神经网络回归初始负荷。引入残差机制构建负荷优化模块,生成负荷残差,优化初始负荷。算例结果表明,所提方法在预测精度和预测稳定性方面具有优势。 相似文献
20.
Nima AmjadyFarshid Keynia Hamidreza Zareipour 《Electric Power Systems Research》2011,81(12):2099-2107
Rapid growth of wind power generation in many countries around the world in recent years has highlighted the importance of wind power prediction. However, wind power is a complex signal for modeling and forecasting. Despite the performed research works in the area, more efficient wind power forecast methods are still demanded. In this paper, a new prediction strategy is proposed for this purpose. The forecast engine of the proposed strategy is a ridgelet neural network (RNN) owning ridge functions as the activation functions of its hidden nodes. Moreover, a new differential evolution algorithm with novel crossover operator and selection mechanism is presented to train the RNN. The efficiency of the proposed prediction strategy is shown for forecasting of both wind power output of wind farms and aggregated wind generation of power systems. 相似文献