基于综合模型的中长期电力负荷预测系统的实现

详细地论述了负荷预测软件的设计思想和实现,并系统地阐述了用于电力系统中长期负荷预测的综合模型的具体实现方法,进行了仿真实验。     

中长期电力负荷预测系统的设计与开发

详细论述了负荷预测软件设计思想，包括软件结构，数据库技术以及功能描述等，软件集成了数据录入，数据导出，数据查询、负荷预测和安全管理等功能。     

两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用

针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题，对两次拟合等维灰色预测模型进行研究，并对其进行改进，通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模，经研究发现当历史数据有较大波动时，利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。     

中长期电力负荷神经网络预测方法的实现

本文应用含一个隐含层的BP网络对电力负荷做中长期预测,采用了优化算法,取得了满意的预测效果。     

基于人工神经网络的中长期负荷预测算法

当前中长负荷预测的大部分方法都衍生于传统的线形统计理论,难以解决复杂的非线性问题.文中结合BP人工神经网络技术,利用人工神经网络所具有的非线性映射和函数逼近功能对中长期电力负荷进行了研究,提出了一种中长期电力负荷预测的思路.并利用北京市的实际数字对未来若干年的用电量进行了预测,实验结果表明,该算法具有较好的准确性和可行性.     

基于人工神经网络的中长期负荷预测算法

当前中长负荷预测的大部分方法都衍生于传统的线形统计理论,难以解决复杂的非线性问题。文中结合BP人工神经网络技术,利用人工神经网络所具有的非线性映射和函数逼近功能对中长期电力负荷进行了研究,提出了一种中长期电力负荷预测的思路。并利用北京市的实际数字对未来若干年的用电量进行了预测,实验结果表明,该算法具有较好的准确性和可行性。     

基于PCA-BPNN方法的中长期电力负荷预测

针对基于反向传播神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)的中长期电力负荷预测算法中,预测模型的精度和泛化能力易受输入样本变量影响这一问题,利用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)方法能消除变量间相关性的特,对BPNN的输入空间进行重构,消除重叠信息,提取主导因素,优化了网络结构,提高了预测精度.通过实例验证了该方法的有效性.此方法可以使用电计划部门实时、准确的预测电力负荷,以此最优的配比发电机组,也可减少由于预测不准确带来的电力系统各种故障的发生.     

基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比...     

基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点对中长期电力负荷进行前期预测,结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点,在考虑经济因素的前提下对输入数据进行预处理,采用改进的BP算法最终得出预测结果,文中的算例表明了该方法是可行且有效的.     

中长期电力负荷预测研究

为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法.     

中长期电力负荷预测相关影响因素优化选择

为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测.基于人工神经网络原理,设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取国内生产总值、重工业生产总值、轻工业生产总值、农业生产总值、第一产业、第二产业和第三产业等七个因素作为神经网络的输入变量.采用排除法对这些输入变量进行优化选择,并对预测精度的影响进行了探讨.仿真结果证明利用排除法后预测精度明显提高,故提出的方法是可行和有效的.     

电网中长期负荷预测技术探究

当前,国民经济受电力工业发展的影响越来越大,电力负荷的准确预测显得越发重要.电力行业的投资、网络布局和运行的合理性在很大程度上取决于电力负荷的准确预测.首先介绍了电网规划中中长期负荷的预测步骤,其次分析、探讨了目前常用的负荷预测技术,最后预测了负荷预测技术未来的发展方向.     

浙江省中长期电力负荷需求预测分析

随着目前电力市场的深入改革,为了实现电网的规划合理,合理预测浙江省中长期电力需求非常必要,本文搜集了可能影响电力负荷的众多宏观经济影响因素,通过相关分析先去除一部分影响不大的因素,然后建立了一个浙江省中长期电力负荷预测的多元线性回归模型,并进行了模型的验证。验证结果表明该模型预测精度比较高,可以进行浙江省的中长期的电力负荷预测。对于科学编制浙江省电网中长期电力发展规划,促进电力工业与国民经济协调发展具有重要意义。     

PSO-BP神经网络的电力负荷预测研究

以提升电力负荷预测精度以及实时性为目标,设计粒子群-反向传播神经网络的电力负荷预测方法。该方法预处理历史电力负荷数据,过滤错误数据以及异常数据,归一化处理剩余数据;将归一化处理后数据视为粒子群优化算法的粒子,利用粒子跟踪局部最优值以及全局最优值实现每次迭代过程中粒子速度与位置更新;利用改进非线性动态自适应算法确定最佳惯性权重提升电力负荷预测精度,建立包含输入层、隐含层以及输出层的三层前馈BP神经网络;将粒子群优化算法所输出粒子信息设置为BP神经网络初始阈值以及初始权值训练BP神经网络,直至满足迭代终止条件,输出电力负荷预测结果。选取某电力公司作为实例分析对象,实例分析结果表明,采用该方法预测电力负荷预测精度高于99%,预测时间开销低于150 ms。     

基于CBR的电力负荷预测系统的研究与实现

随着电力系统的发展,负荷预测受到广泛重视。但由于它受到大量不确定因素的影响,导致电力负荷预测是一项重要而又非常复杂的工作,预测过程需要考虑多种因素。介绍了CBR的基本原理与方法,在分析相关技术的基础上,建立了一个基于CBR的电力负荷预测系统。实验分析结果表明该方法具有有效性和实用性,也说明了CBR在电力负荷预测系统的应用是提高电力系统生产规划、运行调度与管理水平,实现安全、高效和经济调度的重要技术手段。     

基于CBR的电力负荷预测系统的研究与实现

随着电力系统的发展，负荷预测受到广泛重视。但由于它受到大量不确定因素的影响，导致电力负荷预测是一项重要而又非常复杂的工作，预测过程需要考虑多种因素。介绍了CBR的基本原理与方法，在分析相关技术的基础上，建立了一个基于CBR的电力负荷预测系统。实验分析结果表明该方法具有有效性和实用性，也说明了CBR在电力负荷预测系统的应用是提高电力系统生产规划、运行调度与管理水平，实现安全、高效和经济调度的重要技术手段。     

中长期电力负荷模糊聚类预测改进算法

针对传统的中长期模糊聚类预测算法自变量权重选择不合理、截水平集合元素不全面、相关因子计算方法单一等缺陷,提出改进的预测算法。该算法利用关联度分析计算自变量权重,通过建立相关因子计算方法库,按照相对传递总偏差最小原则选择最佳相似矩阵进行聚类,以等价矩阵所有元素的去重集合作为截水平集合求最佳聚类。实验结果证明该算法可提高预测的准确性。     

一种通用电力负荷预估方法及其系统实现

本文针对电力负荷预报系统中传统方法在普适性方面的不足,提出了一种基于多分辨率遗传算法的神经网络方法,并将其应用在短期电力负荷预报系统中,运行结果表明,该预报方法具有预报精度高、训练速度快,鲁棒性和适应性强等特点,使系统具有较强的通用性。     

模糊神经网络在电力短期负荷预测中的应用

提出用于电力短期负荷预测(SILF)的一种模糊神经网络(FNN)方法，该方法针对BP网络收敛速度慢、易导致局部极小值的缺点，将考虑气候、温度、星期类型等影响因素的模糊技术与快速二阶BP网络相结合，并以南方电网负荷预测为例，应用MATLAB蚀语言对系统进行仿真训练，测试结果表明，该方法具有较高的预测精度。     

基于深度神经网络的电力负荷预测方法研究

电力负荷预测的准确性对于电力系统的安全经济运行具有重要的意义,但负荷的强随机性和气象相关性给负荷的预测带来了很大的困难。针对传统负荷预测方法存在效果不理想的问题,文章提出了基于改进深度神经网络的负荷预测方法。首先利用F-score特征评价准则选择出合适有效的特征量,再利用深度神经网络建立特征量与负荷之间的非线性映射预测模型。通过电力负荷预测实例的对比分析,结果表明本文方法在电力负荷预测中具有很好的预测精度和时效性。本文研究成果可为电力负荷的预测提供有效的技术参考和指导。