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张宁 《福建工程学院学报》2017,(4):367-370
提出将一种进化的神经网络模型——极限学习机应用于短期电力负荷时间序列预测中,该方法具有模型参数设置少、训练速度快和良好的泛化能力等明显优点。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于BP神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。 相似文献
3.
郭龙钢 《洛阳工业高等专科学校学报》2013,23(1)
由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性,所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测.对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理,如数据的归一化,输入向量和输出向量的选择.仿真结果表明其有较好的预测精度.该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点. 相似文献
4.
李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
5.
负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作,电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素。结合某省电网近五年来总电力负荷数据,对电力负荷数据进行分析与预处理,分别运用ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型针对该省的电力总负荷分别做未来3天和10天两种情况下的短期预测,重点比较了所用两种方法的优缺点和精准度,得到3天的预测精度上GM（1,1）模型效果高于ARIMA模型,10天的预测精度上ARIMA模型相对较好。 相似文献
6.
电力负荷预测一直是电力系统的重要研究课题。在考虑天气状况因素的前提下,通过MATLAB软件实验平台,构建了一个RBF神经网络模型,并用历史电力负荷数据进行训练,成功的进行了电力系统的短期负荷预测,预测结果误差比较小,结果令人满意,证明了RBF神经网络在电力短期负荷预测领域的有效性和可行性。 相似文献
7.
为提高对短期负荷的预测精度,提出基于小波变换,并加入电价因子构建MLP神经网络对负荷进行短期预测的方法。首先通过小波变换将原始负荷、电价序列进行分解,得到高、低频率的时间序列带;其次分别利用高频、低频电价序列对高频、低频负荷序列进行MLP神经网络训练与预测;最后,将预测的高频、低频负荷值通过小波变换,重构完整的负荷预测值。采用美国电力联盟实例对该方法进行验证,并与含电价因子的MLP网络预测法、经典MLP网络预测法,以及不含电价因子的CWT-MLP网络预测法预测效果进行比较。结果证明,含有电价因子,并结合小波与MLP神经网络构建的模型能够丰富数据信息,提高负荷预测精度。 相似文献
8.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(16)
针对短期电力系统负荷预测问题,根据已知的地区1、2的电力负荷数据,结合图像对两地区负荷变化情况进行简要分析;通过建立电力负荷数据与各气象因素的回归关系,证明气象因素对负荷预测数据准确度和精度有影响;然后构建BP神经网络模型,得到负荷预测数据,并推断预测的准确度,对两地区整体负荷规律性的优劣做出合理地判断及评价. 相似文献
9.
普通日短期电力负荷预测的一种方法 总被引：2，自引：0，他引：2
李鹰 《喀什师范学院学报》2005,26(3):79-81
电力负荷预测对电网的经济调度运行及电网的科学发展和合理规划可提供有力的科学依据．文中讨论了时间序列模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日电力负荷预测的数据处理方法，达到了一定的预测精度． 相似文献
10.
赵雅 《江西电力职业技术学院学报》2023,(12):7-9
由于不同地区、不同行业的电力需求差异,加上电力供应的复杂性,加大了跨地区多种类电力能耗预测的难度,为了能够更加准确地预测电力能耗,开展了基于BP神经网络的跨地区多种类电力能耗预测研究。首先,采集跨地区多种类电力负荷数据,并对数据进行水平修正与归一化处理;其次,对负荷数据输入变量进行特征降维,提取电力能耗主成分特征;在此基础上,构建BP神经网络,通过神经网络的迭代训练,预测跨地区多种类电力能耗。实验结果表明：应用上述方法后,跨地区多种类电力能耗预测结果与实际情况更加接近,MAE最大不超过0.201,在预测精度和可靠性方面优势显著。 相似文献
11.
王焱 《桂林师范高等专科学校学报》2006,20(2):150-153,156
应用RBF(Radial Basis Function, 径向基函数)人工神经网络进行电力系统短期负荷预测.考虑了天气、经济、节假日等因素对电网负荷的影响,将负荷按照每周各日分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日.在预测前还对原始数据中的伪数据进行剔除,提高了预测的精确度.利用从湖南省双峰电力局收集到的负荷数据进行网络模型的训练,所得结果表明了RBF网络对于负荷预测是有效性的. 相似文献
12.
人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
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,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的. 相似文献
13.
针对电力负荷序列不稳定性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度下降等问题,提出MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的短期电力负荷预测模型。利用GRNN神经网络延拓方法对原始信号两端数据进行延拓,用余弦窗函数对延拓数据加窗处理后再进行MEEMD分解,用神经网络对各分量趋势进行预测,叠加各分量的预测结果得到负荷序列的最终预测结果。实验结果表明,MEEMD加窗改进分解预测的平均绝对误差、平均绝对值百分比误差和均方根误差分别为73.926 8、0.818 0%和82.930 1。基于MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的电力负荷预测不仅能抑制端点效应,而且能解决模态混叠和伪分解问题,提高了短期电力负荷的预测精度。 相似文献
14.
《实验室研究与探索》2020,(5):41-45
设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力负荷预测模型,在TensorFlow框架下使用Python语言编程实现;使用西班牙2018年一整年的电力负荷数据对模型进行训练,得到的模型可准确预测电力负荷数据的日变化、周变化规律,模型损失值可达0. 2,验证了模型的有效性;与RNN模型对比证明了LSTM模型的长期依赖学习能力更为优越。提出的模型是一种有效的电力负荷数据预测方法,可为电力系统的负荷预测提供依据。 相似文献
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准确的风电预测可以提高电网的稳定性和可靠性,优化风电发电计划,降低能源成本。为了提高短期电力负荷预测的精度,文章探讨了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法对LSTM的超参数及网络拓扑结构进行优化,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高,且具有更快的收敛速度。 相似文献
18.
马宁 《重庆职业技术学院学报》2015,24(2)
在电力行业,预测电力短期负荷是一项重要的工作,准确预测电力负荷是实现电力管理现代化的重要内容之一.该文分析了基于模糊集的BP人工神经网络模型,并运用它来预测电力短期负荷.通过算例研究,证实了模型的准确性与可靠性,能较好地满足生产实践的要求. 相似文献
19.
山西电网节假日短期负荷预测研究与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在对短期负荷预测的方法进行了研究、比较后,提出了几种提高预测精度的办法。实际应用于山西电网2006年春节假日短期负荷预测,结果表明该方法实用、有效。 相似文献
20.
田聪 《佳木斯教育学院学报》2012,(12):435-436
本文对实际电力月负荷数据进行预处理,将其分为趋势序列和剩余序列两部分。计算剩余序列的最大Lyapunov指数、延迟时间等参数,发现其混沌特征。提出了一种使用混沌BP神经网络的电力月负荷预测方法。根据历史负荷序列预处理和Lyapunov指数估算,确定了网络的训练样本和网络参数,通过对实际电力负荷进行预测,结果显示该方法具有一定的可行性。 相似文献