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．     

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.     

基于云模型RBF支持向量机的电力系统负荷预测

径向基核函数(RBF)支持向量机被广泛应用于电力系统负荷预测上,然而传统方法在RBF核函数的参数选择上有很多不足之处.为了更精确地选择核函数的参数,提高短期负荷预测的精度,提出一种将云模型和RBF支持向量机相结合的新模型.通过各影响因子的高维云变换确定每个模型的RBF核函数的参数,然后通过模型的加权计算得到最终的预测值.最后,通过与传统模型的仿真对比证明该模型的预测误差比传统模型降低了1.16%,能更好地进行电力系统短期负荷预测.     

一种基于RBF自适应神经模糊推理的短期电力负荷预测方法

根据东莞电网的历史负荷数据,分析该地区电力负荷的特征,综合分析天气、温度、日期等因素对电力负荷预测的影响.针对负荷具有一定的客观规律,但又具有很大的随机性和不确定性,提出了一种新型基于径向基函数的自适应神经模糊推理的方法进行短期负荷预测.用MATLAB编制电力系统短期负荷预测程序,并绘制预测结果曲线.结果表明基于RBF自适应神经模糊推理的预测精度是令人满意的,验证了本方法的有效性和实用性.     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,预测结果表明该算法具有一定实用性.     

基于QPSO-RBFNN的短期电力负荷预测模型

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种量子行为粒子群优化(Quantumbehaved particle swarm optimization,QPSO)算法和径向基函数神经网络(Radical basis function neural network,RBFNN)相结合的电力负荷短期预测模型。通过K-均值聚类算法确定RBFNN的基函数中心,并用粒子群优化算法优化神经网络权值,在加快RBFNN收敛速度的同时提高预测精度。以实际负荷数据进行预测验证,预测负荷的均方根误差小于0.01,验证了模型的合理性和有效性。     

分析负荷特性构筑的多小水电地区短期负荷预测思路

对于电力系统短期负荷的预测是进行电力调度开展与实施的一项重要内容,有利于实现电力设备的合理调度与维护安排,对于减少电力系统的发电运行成本以及实现电网安全稳定工作运行的保障等,都有具有积极作用和影响,同时,对于电力系统短期负荷的预测管理,也是实现电力企业管理衡量的重要标志。本文将在对于电力系统短期负荷预测的方法意义分析基础上,通过进行小水电地区短期负荷预测方法的分析,结合多小水电地区的负荷特性,通过建立基于负荷特性的多小水电地区短期预测分析模型,对其短期负荷的预测分析思路进行分析研究,以促进电力系统的管理提升与安全稳定运行保障,推动电力事业的建设和发展。     

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.     

电力系统短期负荷预测精度研究

电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量,特别是随着我国电力市场的建立和不断完善,短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析,然后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对未来需要进行的工作进行了展望。     

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.     

电力系统短期负荷预测影响因素分析

电力系统负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要研究内容之一,尤其是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中发挥着重要作用。本文分析了影响负荷预测的主要因素,以安顺市电力负荷数据为例,得出负荷预测结果与历史负荷水平、当前运行状况、气象因素以及日期类型等密切相关。     

基于一种改进的地区性电力系统短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.为提高电力系统短期负荷预测精度,采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化,其预测的精度也较高.     

简述海西电网负荷预测的原理和方法

引言电力市场是电力工业引入竞争机制后的必然发展趋势。青海西部电网结构简单,面积广阔,随着青藏直流联网工程投运,海西电网结构发生了很大的变化,也给电网负荷预测带来很大难度。负荷预测在电力系统运行中必不可少。负荷预测结果准确与否,对系统运行的经济性、安全性都有影响。根据国际、国内惯例,电力系统负荷预测按预测周期长短分为:超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中超短期负荷预测可预测未来1～60min的负荷,主要用于负荷频率控制、安全监视、预防控制、紧急状态     

基于神经网络模型的船舶电网短期电力负荷预测

恶劣海况时电力推进船舶的电网负荷波动较大,发电机组会频繁投入或退出电网,准确的电力负荷预测将有助于优化能量管理策略,保障电力系统的安全性,并提升用电效率。人工神经网络拥有很强的学习能力和泛化能力,能够有效的进行短期电力负荷预测。通过对反向传播(BP)、径向基神经网络(RBF)、Elman共3种不同的网络模型进行原理阐述、数据处理、模型建立及参数调整后,再对其在短期电力负荷预测的表现进行比较,RBF神经网络的预测效果及各项评价指标最优,且其模型建立最简便,因此相较于另外两种网络更适合进行短期电力负荷预测。     

基于PSO的RBF神经网络短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于粒子群算法(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的短期负荷预测模型.由粒子群算法对RBF神经网络的训练进行优化,提高了模型的可信度和可靠性.结果表明,该方法具有较高的预测精度,有一定的应用前景.     

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。     

人工神经网络在电力负荷预报上的应用

１概述能量管理系统（ＥＭＳ）是以计算机为基础的现代电力调度自动化系统。需要过去（历史）、现在（实时）和未来（计划）三类数据,而负荷预测是未来数据的主要来源。负荷预测对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的。提高其精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。负荷预测按周期可分为超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划,需要１-７天的负荷值,使用对象是编制调度计划的工程师,在电力负荷预报中占有重要地位。电力负荷预测是一…     

电力系统负荷预测方法综述

负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有着前瞻性的作用,准确的负荷预测在当前的电网运行中扮演越来越重要的角色。负荷预测在电力系统中指的是在充分考虑一些重要的自然条件、社会影响、增容决策、系统运行特性等情况下,利用数学方法对过去或者未来的负荷进行处理,在满足一定精度的情况下,可以预测出某一特定时刻的负荷值。该文给出了电力系统负荷预测的概念,并论述了其意义,对现有的负荷预测方法进行了分类与原理性的介绍,并对未来的发展方向做出了展望。     

基于GRNN的电力系统短期负荷预测

提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此作为对GRNN进行训练的向量样本集.通过实例表明GRNN应用于电力系统短期负荷预测是可行并且有效的,其预报结果比多层前馈神经网络误差反向传播(BP)负荷预测方法更准确.