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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
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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
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《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(2)
目的:短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据。研究处理非线性、非稳态电力负荷信号的新方法,建立短期负荷预测的混合模型,提高短期负荷预测的精确度。创新点:1.提出一种改进总体经验模态分解(EEMD)方法,抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.提出一种基于改进EEMD和反向传播神经网络(BPNN)的短期负荷预测方法。方法:1.使用改进的EEMD方法将非稳态、非线性的电力负荷信号分解为一系列的内禀模态函数和一个趋势余量;2.移除所得的高频内禀模态函数;3.使用BPNN分别预测各内禀模态函数及趋势余量;4.使用BPNN组合各内禀模态函数及趋势余量预测结果,即为最终负荷预测结果。结论:1.所提出的改进EEMD方法能有效抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.在相同条件下,所提出的基于改进EEMD和BPNN的短期负荷预测方法较BPNN、EMD-BPNN、EEMD-BPNN、SARIMA-BPNN、WTNNEA和WGMIPSO预测方法有更高的精确度。 相似文献
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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
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(21)
针对各时点电力负荷观测数据,综合使多元线性回归分析、时间序列分析等方法,构建了ARMA模型等模型,运用MATLAB、EVIEWS等软件编程,研究得出气象因素对短期电力负荷的影响并得出两地区预测结果,分析判断出各预测结果的准确性. 相似文献
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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
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为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法.对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日.使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型.实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障. 相似文献
10.
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