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.     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

融合聚类-卷积-门循环的居民用电短期负荷预测方法

对居民用电进行准确的短期负荷预测是电力部门合理制定每日调度计划的重要依据。提出了一种基于BIRCH(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies)聚类算法-卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)的短期电力负荷预测方法。根据智能电表采集的历史负荷数据，该方法首先采用BIRCH聚类算法分析不同用户的用电习惯，将用户聚类为多个用户群；然后构建由负荷数据和时间以及气候信息组成的多特征时间序列数据集，并采用训练集进行CNN-GRU预测模型构建。训练集首先输入到基于一维卷积层设计的CNN网络，以提取不同特征变量之间的非线性关系；之后将数据输入GRU网络，以提取数据在时间维度上的时序特性，最后由全连接层输出短期负荷预测结果。以爱尔兰能源管理委员会提供的公开数据集作为实际算例，以ANN网络、CNN网络及CNN-GRU网络为对比模型，实验结果表明，所提出方法的平均绝对百分比误差达到了2.932 1%,有较高的预测精度和...     

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。     

基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,考虑到除历史负荷数据之外的其他因素对短期负荷预测的重要影响,提出了一种基于离散小波分解(wavelet decomposition, WD)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的负荷预测模型。首先,该方法通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构,得到长度相同的历史负荷数据,降低了原始序列中非平稳性对预测精度的影响;其次,对天气因素、日期类型进行特征构造,得到特征数据;最后,将处理后的负荷数据输入卷积神经网络支持向量回归机模型,将天气特征数据输入反向传播(back propagation, BP)神经网络支持向量回归模型,通过两个模型结果的叠加得到最终的预测值。实验结果表明,模型的预测精度和效率优于传统的CNN网络、SVR网络以及输入不进行划分的CNN-SVR模型,验证了其可行性。     

基于CEEMDAN-CNN-GRU组合模型的短期负荷预测方法

负荷数据的高度随机性和不确定性,导致短期负荷预测的精度很难提升.为了提高短期负荷预测的准确度,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)与卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)组合模型的短期负荷预测方法.首先,利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列;其次,利用卷...     

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.