基于隶属度函数的BP人工神经网络改进算法

为了实现基于BP人工神经网络的短期电力负荷预测,提出了一种基于隶属度函数的BP神经网络改进算法.算法是在学习率自适应调节算法的基础上,引入模糊数学中的隶属度函数的概念,根据不同的误差E,来确定不同的改变学习率的α和β,进而使BP神经网络的学习过程具有更好的自适应性,提高网络的学习速度.仿真试验结果表明,在预测精度不变的情况下,收敛性明显加快.由此证明.提出的基于隶属度函数的BP神经网络改进算法是快速和有效的,可用于短期电力负荷预测和各种类似的应用.     

一种智能型预测技术在电力系统中的应用

介绍一种基于BP神经网络的短期电力负荷预测技术,针对BP算法存在的缺陷进行优化,并将经过优化设计的遗传BP算法作为预测技术的核心算法,通过对几种BP网络预测网络的训练、测试验证结果分析比较,表明遗传BP算法的预测技术可以有效、准确的应用于短期电力负荷预测.     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

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．     

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.     

基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同"岛屿"进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.     

基于神经元网络的短期电力负荷预测

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理，提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法，并给出相应的反向传播算法（BP）的构造过程和训练方法，研究结果表明，基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点，负荷预测结果的相对误差小于3．67％。     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

基于神经网络的短期电力负荷预测

采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测，探讨了负荷模型分类模式，对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理，如数据的归一化问题，网络权值与阈值的初始值选定，训练样本的选择策略等。同时，以三种短期负荷预测为例，进行了大量的仿真研究，结果表明神经网络用于电力负荷预测不但可满足短期负荷预测的技术要求，而且精度比常规方法高，且算法快速简单。     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

基于模糊神经网络的供热负荷预测

首先在对供热负荷预测算法的发展现状主要成果阐述的基础上,对影响供热预测因素采用模糊量化的方式进行研究处理,并由此推断将模糊神经网络算法应用于供热负荷预测可以得到良好的效果.研究模型的设计核心是BP神经网络,即将模糊量化后的影响因素作为系统的输入值,去调整神经网络的权值,从而得到预测的网络模型.建立预测模型和预测策略后,可以采用Matlab科学计算软件开发程序对预测模型效果进行模拟仿真,结果表明,预测的结果能够满足要求,相对误差在合理的范围内,并且模糊神经网络算法比单纯神经网络算法具有更好的预测精度和鲁棒特性,从而达到节能的目的.且适应性强,可以应用到类似的供热工程上.     

基于免疫模糊聚类的LSSVM在短期负荷预测中的应用

最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)在解决小样本、非线性和高维度问题中表现出许多特有的优势.但是,如果输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,LSSVM在训练数据时会因抑制它们而削弱本身的推广能力,结构风险无法达到最小化,从而导致收敛速度慢、预测精度不高等缺点.提出了一种基于免疫模糊聚类(immune fuzzy clustering,IFC)的最小二乘支持向量机预测模型,运用免疫模糊聚类算法对历史数据进行预处理,从聚类后的数据提取LSSVM的训练样本,从而提高训练速度和预测精度,克服LSSVM的上述缺点.最后,将该模型运用到短期电力负荷预测中,与经典的SVM和BP神经网络相比具有更好的泛化性能和预测精度.     

一种基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测方法

应用模糊理论、人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力系统短期负荷预测方法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,并开发了实用化的负荷在线预测软件,该软件是基于Windows的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机接口,可用于每小时或每15min的负荷预测,测试结果表明,该方法具有良好的预测精度。     

基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测

为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。     

建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型

基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.