基于人工神经网络与主分量分析短期电力负荷预测方法

为了解决bp神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题，本文采用粒子群算法（particleswarmoptimization，pso）优化elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定elman神经网络结构，利用pso算法优化网络的权值和阈值，并将优化后的最优个体赋给elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练，从而建立基于pso-elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证，并与传统的bp、elman网络模型预测方法进行对比，结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时，具备更高的负荷预测精度和稳定性。

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。

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。

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.

小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与bp网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比bp神经网络具有更高的预测精度。

基于人工神经网络原理，设计了一个三层的ｂｐ网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力，实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理，以及在算法中引入附加冲量项，以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。

为了减小电力负荷预测中的误差,提出了基于rbf神经网络的电力负荷预测模型.介绍了负荷序列的相似度预测模型,并在此基础上采用了rbf网络对负荷波动值的误差纠正.通过运用实际电力负荷数据进行验证,该模型能较好地避免不良数据的干扰,有效地提高了负荷序列的预测精度.

综合考虑到温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了一种将人工神经网络(ann)rbf模型和模糊逻辑相结合的短期负荷预测方法。该方法将电力负荷分为周期性的基本负荷和受多种因素影响的变动负荷两部分,对于周期负荷用ann进行预测,采用负荷预测中比较精确的rbf算法;变动负荷采用模糊逻辑对天气因素、温度、日期类型分别做不同的模糊处理,然后利用模糊推理规则对基本负荷预测结果进行修正。通过典型算例与普通bp法预测结果相比较,结果表明该方法具有较高的预测精度。

通过对小电网负荷数据的特点分析，将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算，并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明，利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。

介绍了bp神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法levenberg-marquardt进行优化的方法。采用matlab的神经网络工具箱建立了一个单隐层的bp神经网络模型和预测流程,采用24个输入人工神经网络模型预测每天的整点负荷,并且讨论了如何进一步通过改变网络参数以提高负荷预测精度。实验仿真结果表明,此方法预测短期电力负荷,可以得到令人满意的训练速度及预测精度。

为了提高电力系统短期负荷预测精度,提出一种基于改进极限学习机(melm)的短期电力负荷预测模型。引入基于结构风险最小化理论,并结合最小二乘向量机回归学习方法,以克服传统极限学习机(elm)在短期负荷预测中存在的过拟合问题。某地区用电负荷预测结果表明,改进模型的泛化性与预测精度均优于传统elm和os-elm模型,可为短期电力负荷预测提供有效依据,具有一定的实用性。

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。

提出了一种基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法。首先利用频域分解消除负荷序列的周期性,然后利用灰色模型计算负荷序列的历史拟合值和未来预测值,将其作为神经网络的输入。在历史数据中选择一天作为基准日,以该基准日的量为参照,以负荷的灰色模型拟合值相对基准日的变化量,以及温度变化量为bp神经网络的输入,实际负荷变化量为输出,训练神经网络并预测待预测日负荷的变化量,加上基准日负荷后得到预测负荷。该方法综合了灰色模型方法和神经网络方法的优点,仿真结果验证了方法的有效性。

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。

为了考虑除负荷本身外的其他因素对短期负荷的影响,提出了基于相似度与神经网络的短期协同预测模型。该模型首先通过计算负荷曲线的相似度对历史数据进行排序,然后选择与预测时刻相似度较相近的数据对未来时刻的负荷利用相似度进行预测,对于出现的误差,通过神经网络结合其他因素进行预测纠正。实验结果证明,该协同预测模型较之单纯的bp神经网络预测模型具有较高的预测精度。

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一,负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行。本文针对目前负荷预测中单一预测理论精度较低的问题提出采用bp神经网络与混沌理论相结合的算法,以变步长和附加动量法进行改进,同时以混沌时间序列来确定网络结构,从而克服了算法对大量训练样本的依赖,提高预测精度和速度。对咸阳区域电网负荷的实际预测结果表明了该方法的有效性。

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。

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采用理论分析的方法,通过分析国内外在该方面的研究成果,剖析了人工神经网络在空调系统负荷预测中的应用,指出了利用人工神经网络(ann)具有的高度的并行处理和可完成复杂的输入输出的非线性映射能力,进行空调系统负荷预测精度高、准确度好。ann是一种有效的空调负荷预测手段。