RBF神经网络在电力负荷预测中的应用研究

本文探讨了基于RBF神经网络对电力系统进行负荷预测的方法,并利用工程软件Matlab进行仿真,通过仿真看出此种预测算法获得了较好的效果。     

小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用

针对小波网络建模存在难以有效对小波级数进行截断的问题,提出一种基于频带能量的小波级数截断方法,该方法能克服传统方法对个人经验的依赖,确保小波网络的逼近能力;结合正交最小二乘法,将其应用于电力负荷预测中,建立负荷预测的小波网络模型.仿真结果表明:用该方法建立的小波网络模型简洁、明了,结果有效、准确,具有较好的预测能力.     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。本文研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐.研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中.仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值.     

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．     

神经网络模型在用电负荷预测中的应用

在电力系统规划中,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势,文中引入三层反向传播的神经网络模型（ＢＰ网络模型）对居民用电负荷情况进行了分析,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。     

神经网络模型在用电负荷预测中的应用

在电力系统规划中 ,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多 ,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势 ,文中引入三层反向传播的神经网络模型 (BP网络模型 )对居民用电负荷情况进行了分析 ,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。     

自适应神经网络在短期负荷预测中的应用

采用基于混沌算法的自适应预测模型,应用于电力系统短期负荷预测.选取重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络的输入节点数,适当选择非线性反馈项,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为.通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项.算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,精度高.     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

应用灰色系统理论分析了某电力系统电力负荷的动态变化趋势。并用灰色预测理论对该系统现有的年用电量时间数据序列进行处理,进而建立了GM(1,1)预测数学模型,最后提供了预测实例。     

模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。     

模糊神经网络在短期电力负荷预报中的应用

提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络方法,该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷,文中通过实际算例验证了所提模型和方法的有效性。     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.     

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，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。     

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。     

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，本文利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时，根据影响因素确定了模型构成，并对输入变量选择进行了讨论，典型算例的计算表明该方法是有效的。     

改进RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测对电力调度部门来说是非常重要的,精确的负荷预测是经济、可靠和安全的电力系统运行和规划的依据,直接关系到电力系统供电计划的制定和电力系统短期运行方式的安排。该文提出了一种改进的基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的短期负荷预测的方法,经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了短期负荷预测精度,该文以吉林某地区春季负荷为输入,仿真结果表明算法的可行性。     

属性约简在空间电力负荷预测中的应用

空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间.粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息.因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率.     

基于RS-SVM在电力短期负荷预测中的应用

提出了一种基于支持向量机算法和粗糙集理论结合的短期电力负荷预测方法。首先利用粗糙集理论对电力负荷决策系统进行约简,消除样本无用信息和冗余,然后在此基础上设计支持向量机多分类器,进行短期预测分类。这样,可以有效减小SVM训练的数据,加快多分类器的处理速度。实验结果显示它能够有效地提高负荷预测精度,缩短了预测时间。