基于Bagging算法和遗传BP神经网络负荷预测

建立bp（backpropagation）神经网络与遗传算法相结合的电力负荷预测模型。在该模型中，利用遗传算法具有的全局寻优特点，将bp网络的初始权值优化到一个较小的范围，然后再用bp算法在该范围内继续优化，以便使优化算法既能实现全局最优求解，又能获得较快的求解速度。最后，通过仿真算例，与传统bp网络优化结果、及各种拟合方法获得结果进行比对，验证了计算方法的可行性和优越性。

将bp神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明,bp神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

电力系统负荷预测的重要性、分类和主要预测方法,bp神经网络算法的基本理论和预测过程,建立基于bp神经网络的短期负荷预测模型,以加州24h的电力负荷预测为例进行matlab仿真,结果显示预测精度符合电力系统要求。

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大。夏季影响空调负荷的因素主要是温度和湿度的变化。为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响。利用bp人工神经网络对电网空调负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测。

讨论如何利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测。研究结果表明:基于bp神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,符合预测结果的相对误差小于3.06%。

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。

基于青岛某办公建筑2015年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据,利用kmeans聚类算法对其进行聚类,将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两周数据以及气象数据一同作为bp神经网络的输入,预测未来24小时的建筑总用电和空调用电,该方法比单用日前两周数据及气象数据进行负荷预测能获得更低的相对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。bp负荷预测相对误差在5%以内,而kmeans-bp负荷预测算法控制在±2.5%以内;bp预测得到的均方根误差和平均绝对百分误差范围分别在4.6～9.0之间、2.3%～4.4%之间,kmeans-bp将该误差缩小到3.1、2.0%以内,对于负荷预测精度要求上是阶跃性的突破。

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,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。rbf是一种三层前馈神经网络,具有良好的函数逼近性能,已被广泛应用到电力负荷预测中,并取得良好的效果。本文主要整理并介绍当前基于rfb神经网的负荷预测方法,对存在的问题进行了分析,并对未来的发展进行了展望。

负荷预测是实现电力系统优化运行的基础，对于电力系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。rbf是一种三层前馈神经网络，具有良好的函数逼近性能，已被广泛应用到电力负荷预测中，并取得良好的效果。本文主要整理并介绍当前基于rfb神经网的负荷预测方法，对存在的问题进行了分析，并对未来的发展进行了展望。

提高电力负荷预测精度有利于电力部门的安全生产,有利于合理安排电网运行方式和机组的检修计划,有利于系统的合理规划和经济运行。为了提高短期负荷预测的精度,把自相关函数的概念应用到反向传播(backpropogation,bp)神经网络输入变量选择中,通过matlab仿真软件建立负荷预测模型。最后对某电力系统1d的负荷进行预测,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性。

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,其负荷变化具有明显的周期性,文章采用elman神经网络与bp神经网络建立模型,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。对某电网实际历史数据进行仿真预测,经研究发现,elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点,同时表明利用elman回归神经网络建模对某电网负荷进行预测是完全可行的,在负荷预测领域有着较好的应用前景。

针对bp神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题,提出基于遗传克隆选择算法(cloga)优化bp神经网络的流程,克服bp算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验,得到满意的结果。

由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和bp算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统bp神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。

首次提出了一种基于hht和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过emd分解,得到一系列imf分量及余项,通过各分量的频谱观察,针对低频imf分量规律性及周期性强,高频分量相对较弱的特点,对低频imf分量选择合适的预测模型直接进行预测,高频imf采用多神经网络组合预测方法。仿真结果表明,文中提出的预测模型的精度高于任一单一模型,并且高于传统的线性组合预测模型。

考虑到短期负荷所具有的混沌特性和神经网络的非线性映射能力,提出了一种基于混沌理论的legendre神经网络预测方法。该方法运用混沌理论对短期负荷数据进行向空间重构,并以欧式距离选取最佳训练样本,而后采用以legendre正交多项式为隐含层神经元激励函数的三层神经网络进行训练,并运用训练好的网络进行预测。训练网络时,为了确定网络的最佳拓扑结构,文中引入了衍生算法来确定隐含层神经元的最佳个数。实例分析表明了该方法的可行性,且能得到较高的预测精度和良好的预测效果。

为了合理安排并优先保证军事基地中的电力调度问题,提出一种基于混沌时间序列和bp神经网络相结合的电力短期负荷预测方法。根据混沌理论及神经网络方法,先基于延迟坐标相空间重构技术,再应用互信息法和饱和关联维数法,选择延迟时间和嵌入维数m,然后用bp神经网络来实现预测,并通过对海军某基地的电网的时间负荷序列进行实测仿真。仿真结果表明:相对误差均在5%以内,且有33.3%的误差在1%以内,证明该预测方法具有较高的预测精度和应用价值。

针对供热系统供热量和需热量不匹配的问题和节能降耗的需求,提出一种基于改进神经网络的供热系统短期热负荷滚动预测方法。该方法利用动态的k-均值聚类算法确定rbf神经网络的隐含层中心,以实现对聚类中心的个数优化选择,再利用递归正交最小二乘法更新网络连接的权系数,训练rbf神经网络模型。每次预测时用实时数据更新一部分历史数据从而组成新的输入,再用训练模型预测下一时刻的热负荷,用于实现热网热负荷短期滚动预测。仿真结果表明,该方法与传统的神经网络预测方法相比,预测精度高,对热网系统短期热负荷具有良好的预测能力,能给热网控制器提供可靠的数据,使热网供热量和需求量相匹配,满足节能降耗的需求,具有一定的工程实用价值。

根据微电网的负荷及影响负荷变化因素的气温、气象特征等数据,建立了基于bp(误差反向传播)神经网络和rbf(径向基函数)神经网络的微电网短期负荷预测模型.通过matlab仿真,对两种模型的未来24h短期负荷预测进行比较,验证了两种模型的有效性和可行性.仿真结果表明,与bp神经网络相比,rbf神经网络预测方法具有较高的预测精度和较快的收缩性,更适合微电网的短期负荷预测.

电力负荷数据管理系统是电力营销技术支持系统的组成部分,对电力系统运行有着重要的辅助作用。采用神经网络预测模型,设计输入变量和确定神经网络结构的方法和算法,可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了,便于实际应用。预测方法是使用matlab建立模型,对24个负荷点预测,采用多输入单输出的神经网络预测每天的整点负荷值。因为电力负荷与环境因素有关,在输入、输出向量设计中输入变量加入天气特征值。根据输入、输出向量对bp网络设计。该算法结构简单,最后进行短期负荷预测仿真,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,训练时间短的优点,并考虑不同小时负荷差异,易于实现,具有较高的预测精度,预测误差在15%以下,一定程度上克服传统算法收敛速度慢,容易陷入局部积小的缺点。