基于BP神经网络的城市燃气月度负荷预测研究

应用MATLAB科学计算软件编制了对浙江省某城市燃气月度负荷的预测程序,建立了燃气月度负荷预测的BP神经网络模型,对模型进行训练后,利用它对该市燃气月度负荷进行了预测,预测结果的相对误差最在±6.34%以内,由预测结果可知该模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。     

基于模拟退火算法优化BP的短期负荷预测控制策略

针对以BP算法为代表的神经网络算法存在预测精度较低及工程实用性不足等问题,利用模拟退火算法最优解设定BP神经网络的初始参数来提升网络的收敛速度与预测精度;为了解决特征维数过多对预测结果的干扰问题,采用主成分分析方法对实际负荷数据进行预处理及特征提取,使用提取的低维特征作为预测模型的输入。实验结果表明,相较于传统的BP神经网络方法,优化后的预测算法提升了健壮性,降低了误差。     

基于BP算法的电力系统负荷预测

本文分析了电力系统负荷预测的重要性和与负荷预测相关的数据的特点,给出了基于BP算法的电力系统负荷预测系统的体系结构,重点研究了多层前馈神经网络构建、数据预处理及网络模型的学习。将BP算法应用于电力系统负荷预测,可有效地克服数据不完整性、含噪声等复杂因素对预测结果的影响,提高预测精度。     

临界峰谷电价比在电锅炉蓄热技术中的应用

为了充分利用有关电力优惠政策,降低供热锅炉的运行费用,采用电锅炉蓄热技术,提出了临界峰谷电价比的概念和相应的计算方法,对电锅炉蓄热实际运行数据进行分析,并比较其与常规燃气供热锅炉的初投资及运行费用,得到临界峰谷电价的比值。计算分析表明,峰谷电价比大于临界峰谷电价比时,采用电锅炉蓄热供热比较经济合算,且投资回收年限随着峰谷电价比的增大而缩短。     

基于灰色理论与BP网络的负荷预测

针对用BP神经网络进行预测时权值难以确定的问题,提出了一种基于将灰色理论与BP神经网络相结合的预测算法。采用数量研究法,选取重庆市某供电局1999年到2006年的售电量作为样本,利用不同的灰色模型对样本进行预测,再选出预测的最优值对BP网络进行训练,最后用已训练好的BP网络对样本数据进行预测。经实例预测表明:灰色理论与BP网络相结合的预测精度与单一的预测模型相比有了明显的改进,该算法在理论和实践应用中都是可行的,并为电力部门的生产运行和规划提供了重要的参考。     

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。     

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。     

基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.     

基于峰谷电价与阶梯电价的分时阶梯电价研究

结合峰谷电价与阶梯电价思想,提出分时阶梯电价策略。将不同时段不同价格梯段所对应的电量视为不同的商品,提出分时阶梯电价的理论假设,在这些假设的基础上建立居民分时阶梯电价模型。通过实例分析验证了模型的有效性,其研究结果表明所提出的分时阶梯电价模型能够通过价格杠杆实现电能的削峰填谷目的。     

基于BP网络和RBF网络的电力系统负荷预测分析

给出了BP网络和RRF网络的构造过程和训练方法,在改进的BP网络中加入了动量项和变步长法,且考虑了影响负荷变化的主要气象因素,以适应天气的变化。在RBF网络中,采用了正交最小二乘法选取RBF中心,以克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析。     

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.     

基于Haar小波与ARIMAX模型进行短期负荷预测

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和ARIMAX模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频序列进行ARIMAX模型构建和预测;最后,将含有电价信息的高、低频负荷预测值进行Haar小波重构,得到负荷序列的预测值。通过实例验证表明,本文采用ARIMAX模型添加的电价信息,弥补了多次预测产生的误差,对短期负荷的预测精度高于传统时间序列方法。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性,提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析

将负荷预测的思想引入到电力市场的竞争分析中,研究了完全信息下的cournot模型中负荷预测对电力市场竞争的影响.首先建立了竞争模型结构,然后获得没有预测情况下的市场均衡电价,应用博弈论获得负荷预测增量对cournot模型下市场力的影响.最后通过数据仿真获得负荷预测增量与市场均衡电价和发电商收益之间的关系.分析表明：负荷预测精度影响发电商收益、市场均衡电价和市场力.预测误差率在33%以内,预测是有用的.所以提高收益的关键是提高负荷预测精度.     

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MATLAB神经网络工具箱的电力系统负荷预报

提出的基于MATLAB神经网络工具箱的短期负荷预报模型,不仅简洁实用,而且涉及了天气和日期特征量,因而具有较高的预测精度.采用两种学习算法,用实际数据对ANN进行了训练,通过比较得出了优化模型.计算实例表明用该方法是可行的、有效的.     

关于BP算法在负荷预测相关问题探讨

本文在研究了神经网络的模型建立问题基础上,探讨了电力负荷BP算法的建模方法,包括对BP网络模型建立中的隐含层数确定、隐含层节点数确定、训练次数与精度的关系、学习速率的选择、初始权值、训练样本的选择及归一化处理等相关问题进行了较深入定性和定量分析,并通过算例进行了比较实验,得出有益结论。     

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.     

基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测

利用模糊神经元网络（ＦＮＮ）进行电力短期负荷预测．给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化．ＦＮＮ采用ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ）算法，并用历史负荷数据进行训练．一经训练，网络就能应用于在线负荷预测．在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整．测试结果表明，该方法具有较好的精度和较快的速度．