基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究

通过对岳阳县地区电力负荷历史数据及特点的研究,分析了影响中期负荷预测准确性的多方面因素,利用日常负荷与气象条件的关系,建立神经网络中期负荷预测模型,研究了这一人工智能技术应用于电力系统负荷预测的可行性。提出了一种基于BP神经网络的综合预测方法,能够稳定和较准确地对电力负荷做出预测。在实际电力负荷预测中,该方法取得了比较高的的预测精度。     

一种经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法

为整体预测未来电力负荷变化趋势,提出一种基于经验模态分解和深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法.首先为削弱原始负荷序列的非平稳特性,利用经验模态分解算法对原始负荷序列进行分解,得到各时序分量.在此基础上,构建各分量的深度神经网络预测模型,将分量的预测结果进行重构得到短时电力负荷预测曲线.利用某电厂短时负荷数据对模型的...     

基于深度学习的房间冷负荷预测模型

准确的房间冷负荷预测是空调运行过程节能的基础.首先,根据房间能量平衡方程,通过分析供冷量、冷负荷和蓄热量的关系,提出调温模式下房间负荷预测模型;然后,利用频域分解法实现蓄热计算,应用深度循环神经网络实现温度恒定条件下冷负荷预测;最后,综合温度变化下的蓄热量和温度恒定条件下的冷负荷预测,得到调温模式下房间冷负荷预测值.为提升深度学习算法收敛速度,在深度循环神经网络反向传播修正参数的过程中引入了高斯-牛顿法-LM (Levenberg-Marquardt)法自适应切换的学习算法.仿真实验和实测实验均表明,该方法能快速有效地实现房间逐时负荷预测.本方法实现了调温模式下房间负荷需求的快速精确计算,可用于实现建筑被动热储能的定量计算,同时为整个电网需求侧直接负荷控制提供可借鉴的思路.     

应用递归人工神经网络预测电力短期负荷

介绍了神经网络的基本原理,使用递归人工神经网络模型对电力短期负荷进行预测,采用了梯度下降法,来提高训练的收敛速度,预测仿真结果表明,使用递归神经网络预测比传统的预测方法更准确.     

基于深度学习的页岩储层总有机碳含量预测方法

页岩储层总有机碳（Total Organic Carbon,TOC ）含量的地震预测普遍采用密度回归拟合法,仅考虑了单因素的线性关系,预测结果误差较大。针对常规方法的不足,提出基于深度学习的TOC含量预测方法。首先,从测井资料中优选出与TOC含量曲线相关度相对较高的多个弹性参数曲线作为样本集输入数据,TOC含量曲线作为样本集输出数据,构建针对TOC含量预测的深度前馈神经网络模型;然后,调试网络模型结构,并利用共轭梯度法进行网络参数寻优;最后,将叠前振幅随偏移距变化（Amplitude Versus Offset,AVO ）反演得到的弹性参数数据体输入到深度前馈神经网络模型,预测得到最终的TOC含量数据体。通过四川盆地页岩储层实际测井、地震资料的应用,对比了该方法相对于常规回归拟合法的优越性,验证了方法的实用性和可行性,为页岩储层TOC含量预测提供了新思路。     

电力系统短期负荷的混沌时间序列预测

电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.     

基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D物体识别

综合利用彩色和深度信息,采用多数据模式的特征提取策略,提出一种基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D 物体识别方法. 对于彩色图像和深度图像,分别利用卷积-递归神经网络和卷积-费舍尔向量-递归神经网络提取物体的纹理及形状特征. 为了更加全面的获取物体信息的特征表述,引入了灰度图像和表面法向量作为原始数据的补充,并利用卷积-递归神经网络提取特征. 最后,将4 种数据模式下提取到的特征融合起来,输入到softmax 分类器中实现RGB-D 物体识别. 在标准的RGB-D 数据库中对算法进行验证,所提算法可以有效提高物体识别率.     

中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．