基于相似日搜索的改进LMD与ESN相结合的短期电力负荷预测模型

短期电力负荷容易受到自然因素及社会因素的影响,这使得负荷预测比较困难.为了提高短期负荷的预测精度,提出了基于相似日搜索的改进局部均值分解(ILMD)和回声状态网络(ESN)相结合的短期电力负荷预测模型.首先用模糊聚类分析将与预测日最相似的多个日期筛选出来.然后把这些相似日的整点负荷数据按照时间先后排成一组数据序列,用改进的LMD进行分解,对分解出的各个分量分别建立一个ESN网络,对每一个网络分别训练并进行预测.最后把每个网络的预测结果累加起来就是最终的预测值.实验证明此方法能有效提高预测精度.     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.     

基于二次模态分解的LSTM短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷的预测精度,需要更深层次发掘负荷数据中隐藏的非线性关系。提出一种基于信号分解技术的二次模态分解的长短期记忆神经网络(long short-term memory network, LSTM)用于电力负荷的短期预测。所提算法先对原始负荷序列进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),再将CEEMDAN分解后分量中的强非平稳分量进行变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),同时用中心频率法对VMD分解个数进行优化,然后将两次分解后得到的负荷子序列送入LSTM中进行预测,并将所得分量预测结果进行叠加。结果表明,本文所提方法对短期电力负荷预测结果精度和模型性能都有较大提升。     

基于趋势组合的知期电力负荷预测模型

在运用神经网络进行短期电力负荷预测中，天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响，文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型，将短期负荷与天气变量的内在关系分解为3个不同的趋势分量，即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量，每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获，趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合，从而得到最终的预测值，分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷，结果表明，这种神经网络模型能取得更好的预测精度。     

基于EEMD和极限学习机的短期电力负荷预测模型

以集成经验模式分解(EEMD)与极限学习机(ELM)为理论基础,提出了将其有机结合进行短期电力负荷预测的方法。首先运用EEMD对短期负荷时间序列进行自适应分解,在此基础上针对分解后不同分量的变化特点,建立相对应的ELM模型进行预测,进而将各分量的预测结果重构以得到最终预测结果。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于单极限学习机模型、单支持向量机模型和神经网络模型,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。     

注意力机制下的EMD-GRU短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.     

基于CEEMDAN算法及NARX神经网络的短期负荷预测

为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)算法和外部输入非线性自回归(nonlinear auto regressive with exogenous inputs,简称NARX)神经网络的短期负荷预测模型.首先,通过CEEMDAN算法对电力负荷原始信号进行分解,得到若干个本征模态函数分量和1个残差分量;然后,将得到的若干个本征模态函数分量和1个残差分量输入NARX神经网络进行预测;最后,将各分量的预测结果进行叠加得到短期负荷预测的最终结果.实验结果表明:CEEMDAN算法与NARX神经网络相结合的负荷预测模型有较强的收敛性能,能减少噪声对预测结果的不良影响、有效提高预测精度.     

基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点,提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型;首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据,然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理,并结合预测日的气象数据,采用灰色关联方法进行关联分析,选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据,采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测;仿真结果表明,选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高。     

计及误差修正的VMD-LSTM短期负荷预测

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）结合的短期负荷预测模型,并使用支持向量回归（support vector regression,SVR）构建修正后的误差序列对初始预测序列补偿。首先,运用VMD算法将非平稳的负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量;然后,将每个模态分量输入LSTM模型进行预测,并将各分量预测结果合并得到VMD-LSTM的预测结果;最后将残差值输入SVR模型中构造误差序列,来修正后一日的VMD-LSTM预测结果。通过实际案例测试,实验结果对比其他模型结果有更低的预测误差,证明所提方法的有效性。     

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...     

小波分析在太阳辐射神经网络预测中的应用研究

通过小波变换将太阳辐射数据序列分解到不同的时频域上，并对每一频域分量建立一个递归BP网络模型；然后用网络模型对各频域分量进行预测，将各预测结果进行代数叠加，从而得到太阳辐射的预测结果。为体现近期预测结果在精度上的相对重要性，在递归BP网络的权闽值修改算法中，引入了折扣系数法。最后，通过对上海太阳日总辐射的预测实例表明，该方法在预测太阳辐射时是可行的。     

基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法

针对新建楼宇空调系统做短期负荷预测工作时,缺少负荷预测所需的数据,难以实现空调系统优化节能的问题,提出一种基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法———相似日搜索算法（SASD）.算法首先通过分析空调负荷特性,定义日特征向量,构造日特征矩阵,缩小相似日的搜索范围;然后基于温度、湿度和风力3种天气影响因子,计算相似日的体感温度值;接着根据模糊思想选择正确的最终相似日判定因子,搜索得到最终相似日集合;最后通过判定选择面积中心法作为预测方法,实现工作日的负荷精确预测.仿真结果和实际预测效果表明：SASD可以精确预测空调负荷值,且在不同地区及不同时期具有一定的通用性.     

基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的EC值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60 min,30 min,15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,本文提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。     

基于单纯历史负荷数据的短期负荷预测的探讨

短期负荷预测是电力系统最常用和最重要的预测类型。本文抛开天气因素、生产水平等相关因素,单纯从历史负荷数据出发进行了短期负荷预测算法的讨论。本文引入相似日的概念,通过确定相似度来选取合理的相似日。利用相似日的历史数据通过有效的算法可以计算出预测目的值,本文介绍了线性外推法、变化系数法和加权平均法。最后用一个应用实例说明了以上讨论算法的合理性。     

小波回归分析法在短期电力系统负荷预测中的应用

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理．将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测．最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果．结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度．     

用于短期电力负荷预报的人工神经网络方法

提出了一种新的短期电力负荷预报方法。该法首先将小时电力负荷解成增长趋势、日模式、周模式、气候敏感及随机变动等分量，然后应用人工神经网络等方法对各分量分别预报，最后由各负荷分量相失加得到小时负荷预测值。并以我国某省实际电力系统负荷预报为例，说明了所提方法的有效性。     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型，该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测．首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解，得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数，然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测，通过小波重构可以求得相应的预测值．结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验，研究了预测点与历史记录数据的相关关系．预测结果表明，使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度，同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性．     

基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测

针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.     

基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。