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1.
文章提出了一种模糊控制与RBF神经网络相结合的电力系统短期负荷预测算法,用以解决传统RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中存在误差的问题。通过实例验证,该方法与传统的RBF负荷预测方法相比,提高了预测精度,并且具有较好的应用前景。 相似文献
2.
王焱 《桂林师范高等专科学校学报》2006,20(2):150-153,156
应用RBF(Radial Basis Function, 径向基函数)人工神经网络进行电力系统短期负荷预测.考虑了天气、经济、节假日等因素对电网负荷的影响,将负荷按照每周各日分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日.在预测前还对原始数据中的伪数据进行剔除,提高了预测的精确度.利用从湖南省双峰电力局收集到的负荷数据进行网络模型的训练,所得结果表明了RBF网络对于负荷预测是有效性的. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(16)
针对短期电力系统负荷预测问题,根据已知的地区1、2的电力负荷数据,结合图像对两地区负荷变化情况进行简要分析;通过建立电力负荷数据与各气象因素的回归关系,证明气象因素对负荷预测数据准确度和精度有影响;然后构建BP神经网络模型,得到负荷预测数据,并推断预测的准确度,对两地区整体负荷规律性的优劣做出合理地判断及评价. 相似文献
5.
针对电力负荷序列不稳定性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度下降等问题,提出MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的短期电力负荷预测模型。利用GRNN神经网络延拓方法对原始信号两端数据进行延拓,用余弦窗函数对延拓数据加窗处理后再进行MEEMD分解,用神经网络对各分量趋势进行预测,叠加各分量的预测结果得到负荷序列的最终预测结果。实验结果表明,MEEMD加窗改进分解预测的平均绝对误差、平均绝对值百分比误差和均方根误差分别为73.926 8、0.818 0%和82.930 1。基于MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的电力负荷预测不仅能抑制端点效应,而且能解决模态混叠和伪分解问题,提高了短期电力负荷的预测精度。 相似文献
6.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(2)
目的:短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据。研究处理非线性、非稳态电力负荷信号的新方法,建立短期负荷预测的混合模型,提高短期负荷预测的精确度。创新点:1.提出一种改进总体经验模态分解(EEMD)方法,抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.提出一种基于改进EEMD和反向传播神经网络(BPNN)的短期负荷预测方法。方法:1.使用改进的EEMD方法将非稳态、非线性的电力负荷信号分解为一系列的内禀模态函数和一个趋势余量;2.移除所得的高频内禀模态函数;3.使用BPNN分别预测各内禀模态函数及趋势余量;4.使用BPNN组合各内禀模态函数及趋势余量预测结果,即为最终负荷预测结果。结论:1.所提出的改进EEMD方法能有效抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.在相同条件下,所提出的基于改进EEMD和BPNN的短期负荷预测方法较BPNN、EMD-BPNN、EEMD-BPNN、SARIMA-BPNN、WTNNEA和WGMIPSO预测方法有更高的精确度。 相似文献
7.
人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的. 相似文献
8.
为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法.对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日.使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型.实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障. 相似文献
9.
为提高对短期负荷的预测精度,提出基于小波变换,并加入电价因子构建MLP神经网络对负荷进行短期预测的方法。首先通过小波变换将原始负荷、电价序列进行分解,得到高、低频率的时间序列带;其次分别利用高频、低频电价序列对高频、低频负荷序列进行MLP神经网络训练与预测;最后,将预测的高频、低频负荷值通过小波变换,重构完整的负荷预测值。采用美国电力联盟实例对该方法进行验证,并与含电价因子的MLP网络预测法、经典MLP网络预测法,以及不含电价因子的CWT-MLP网络预测法预测效果进行比较。结果证明,含有电价因子,并结合小波与MLP神经网络构建的模型能够丰富数据信息,提高负荷预测精度。 相似文献
10.
郭龙钢 《洛阳工业高等专科学校学报》2013,23(1)
由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性,所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测.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,输入向量和输出向量的选择.仿真结果表明其有较好的预测精度.该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点. 相似文献