RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用

节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点。该文采用了T－S型模糊RBF网络,提出了一种新的推理模型。该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习。实验应用表明,该方法具有快速、准确性较好的特点。文中还给出了比较结果。     

中长期电力负荷的模糊回归预测

针对中长期电力负荷预测中观测数据及负荷变化规律的模糊性，提出了一种新的负荷预测方法－模糊回归预测。该方法通过建立具有模糊回归参数的回归模型，可以直接由模糊观测数据预测出未来负荷值。文中通过实际算例验证了所提方法的可行性。     

基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基（RBF）神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用,结果表明：该方法用BP神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性。     

SCARA型机械臂的智能神经网络控制研究

在传统机械臂动态控制基础上,将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的智能控制方法——RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施控制,最后通过协调级网络来消除和减小两个关节之间的耦合作用。以仿真实验结果说明该网络结构简单明确,计算更加有效,并通过适时地修正网络参数,在线调整了模糊隶属函数的中心值和宽度,所设计的控制器能快速、稳定地跟踪到期望轨迹。     

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。     

减聚类在电力系统中长期负荷预测中的应用

分析了电力系统中长期负荷特性以及RBF神经网络的非线性功能,引入一种减聚类算法来选取网络隐层节点中心,并将该方法在Matlab下进行了仿真。将预测结果与实际负荷值、灰色理论模型得到的结果进行对比分析,结果表明采用减聚类算法的RBF神经网络模型在隐层节点选择上更加精确,用其建立的模型具有较好的预测精度,具有一定的实用价值。     

基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基（RBF）神经网络的短期电力负荷预测模型．采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值．综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测．仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性．     

一种应用时间序列技术的短期电力负荷预测模型

提出一种时间序列算法和模糊逻辑技术相结合的电力系统短期负荷预测方法 .它包括一个具有非线性特性的传递函数模型 ,可以考虑气温等外界因素对负荷的非线性影响 ,能使预测及时跟上负荷变化的趋势 ,适用于由于天气等因素变化引起负荷突变的预测场合 .为了更好地处理影响电力系统负荷的不确定性因素 ,便于利用预报人员的丰富知识和经验 ,此文采用了具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑技术与时间序列相结合的方法进行负荷预测 .测试结果表明了该方法的有效性     

特殊节假日的短期电力负荷预测新方法

针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷预测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

特殊节假日的短期负荷预测新方法

本文针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷倾测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

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。     

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DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

基于事例推理短期负荷预测方法的改进

针对基于事例推理（CBR）短期负荷预测中的事例库组织，提出第一级按不同的时刻和星期类型粗分类、第二级按照模糊聚类方法细分类的二级分类方法，可以很好地实现不同预测环境之间的相似性和相异性；针对事例的检索，提出模糊优先比的定量属性检索方法，按此方法进行检索不但可以提高检索效率，还可以对检索过程进行控制．实际算例表明，以此方法进行负荷预测的周平均相对误差为2．620%，低于一般的CBR方法和单一预测方法．     

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．     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

结合神经元网络和模糊专家系统进行电力短期负荷预测

结合人工神经元网络（ＡＮＮ）和模糊专家系统进行负荷预测．给出了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构,并采用正交最小平方法（ＯＬＳ）选取ＲＢＦ中心．先用ＡＮＮ进行基本负荷预测,然后考虑天气变化和假日因素所引起的负荷变化,利用模糊专家系统进行负荷调整．文中还把日期划分为５类．测试结果表明,该方法具有较高的精度和较快的速度．