PSO-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測

將bp神經(jīng)網(wǎng)絡用于電力負荷預測。給出了具體的數(shù)據(jù)處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)造及預測結(jié)果評價方法。在南京市夏季電力負荷統(tǒng)計數(shù)據(jù)集上面的實驗結(jié)果表明,bp神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)﹄娏ω摵蛇M行較好地預測。

電力系統(tǒng)負荷預測是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,其負荷變化具有明顯的周期性,文章采用elman神經(jīng)網(wǎng)絡與bp神經(jīng)網(wǎng)絡建立模型,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的負荷預測方法。對某電網(wǎng)實際歷史數(shù)據(jù)進行仿真預測,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),elman模型具有收斂速度快、預測精度高的特點,同時表明利用elman回歸神經(jīng)網(wǎng)絡建模對某電網(wǎng)負荷進行預測是完全可行的,在負荷預測領(lǐng)域有著較好的應用前景。

通過對小電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)的特點分析，將時間序列處理、混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論相結(jié)合提出了一種基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡理論的電力負荷預測模型。利用matlab對實際數(shù)據(jù)進行了仿真計算。通過實例計算，并和不用相空間重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡的負荷預測算法的各種誤差指標的分析比較說明，利用相空間重構(gòu)對歷史數(shù)據(jù)序列進行拆分或重構(gòu)可以提高負荷預測的精度。

由于影響電力負荷的因素之間存在著非線性,所以采用神經(jīng)網(wǎng)絡方案來進行短期電力負荷預測。對應用于實際的神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行了具體處理,如數(shù)據(jù)的歸一化,輸入向量和輸出向量的選擇。仿真結(jié)果表明其有較好的預測精度。該模型具有網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)較小、訓練時間短、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。

針對電力系統(tǒng)短期負荷預測的特點,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習和復雜的非線性擬合能力,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡的bp、elman、rbf三種模型用于短期負荷預測,建立了短期電力負荷預測模型,綜合考慮氣象、天氣等影響負荷因素進行短期負荷預測。某電網(wǎng)實際預測結(jié)果表明,rbf比bp、elman有更好的預測精度,更快的速度。

電力系統(tǒng)短期負荷預測是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行和實現(xiàn)電網(wǎng)科學管理及調(diào)度的重要依據(jù),目前的電力系統(tǒng)短期負荷預測方法存在著一些不足。提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡與主分量分析的短期負荷預測方法,在試驗中分別采用該方法和單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡對遼寧省某電網(wǎng)的短期負荷進行了預測,試驗結(jié)果表明本文提出的方法與單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法相比,不但減少了預測的時間,而且避免了過擬合現(xiàn)象,提高了預測精度。

根據(jù)電力負荷的主要影響因素,考慮時間和天氣,建立了基于遺傳算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(bp)的短期負荷預測.從bp神經(jīng)網(wǎng)絡的理論入手,采用遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和隱層節(jié)點數(shù),從而避免了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確定和初始權(quán)值選擇的盲目性,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡用于電力系統(tǒng)短期負荷預測的效率和精度使得負荷預測在更加合理的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)上進行.

電力系統(tǒng)短期負荷預測是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，不但為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟運行提供保障，也是電力市場環(huán)境下編排調(diào)度計劃、供電計劃、交易計劃的基礎。因此，短期負荷預測方法的研究一直為人們所重視。

電力系統(tǒng)短期負荷預測是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，不但為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟運行提供保障，也是電力市場環(huán)境下編排調(diào)度計劃、供電計劃、交易計劃的基礎。因此，短期負荷預測方法的研究一直為人們所重視。

電力系統(tǒng)負荷預測的重要性、分類和主要預測方法,bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本理論和預測過程,建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的短期負荷預測模型,以加州24h的電力負荷預測為例進行matlab仿真,結(jié)果顯示預測精度符合電力系統(tǒng)要求。

文章分析了影響電力負荷的因素,對現(xiàn)存的短期電力負荷預測方法進行了研究,采用粒子群算法對支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預測模型,并對短期電力負荷進行預測仿真,為精準且快速地預測短期電力負荷提供了有效的方法。通過實例分析驗證了該模型在電力負荷中的預測精度,結(jié)果顯示其精度值較高。

根據(jù)微電網(wǎng)的負荷及影響負荷變化因素的氣溫、氣象特征等數(shù)據(jù),建立了基于bp(誤差反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡和rbf(徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡的微電網(wǎng)短期負荷預測模型.通過matlab仿真,對兩種模型的未來24h短期負荷預測進行比較,驗證了兩種模型的有效性和可行性.仿真結(jié)果表明,與bp神經(jīng)網(wǎng)絡相比,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法具有較高的預測精度和較快的收縮性,更適合微電網(wǎng)的短期負荷預測.

空調(diào)系統(tǒng)的負荷與諸多影響因素之間是一種多變量、強耦合、嚴重非線性的關(guān)系,且這種關(guān)系具有動態(tài)性,因而傳統(tǒng)方法的預測精度不高。而動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡能更生動、更直接地反映系統(tǒng)的動態(tài)特性。針對這個特點,建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡的空調(diào)負荷預測模型,并進行了實例預測。文中還比較了elman網(wǎng)絡和bp網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的建模效果,仿真實驗證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡具有動態(tài)特性好、逼近速度快、精度高等特點,說明elman網(wǎng)絡是一種新穎、可靠的負荷預測方法。

針對供熱系統(tǒng)供熱量和需熱量不匹配的問題和節(jié)能降耗的需求,提出一種基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡的供熱系統(tǒng)短期熱負荷滾動預測方法。該方法利用動態(tài)的k-均值聚類算法確定rbf神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層中心,以實現(xiàn)對聚類中心的個數(shù)優(yōu)化選擇,再利用遞歸正交最小二乘法更新網(wǎng)絡連接的權(quán)系數(shù),訓練rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型。每次預測時用實時數(shù)據(jù)更新一部分歷史數(shù)據(jù)從而組成新的輸入,再用訓練模型預測下一時刻的熱負荷,用于實現(xiàn)熱網(wǎng)熱負荷短期滾動預測。仿真結(jié)果表明,該方法與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法相比,預測精度高,對熱網(wǎng)系統(tǒng)短期熱負荷具有良好的預測能力,能給熱網(wǎng)控制器提供可靠的數(shù)據(jù),使熱網(wǎng)供熱量和需求量相匹配,滿足節(jié)能降耗的需求,具有一定的工程實用價值。

電力負荷是受周期性變化以及天氣等因素影響的高度非線性系統(tǒng),而神經(jīng)網(wǎng)絡僅僅對已學習過的模式具有較好的范化能力。為提高神經(jīng)網(wǎng)絡的負荷預測精度,提出先對原始負荷序列進行差分運算以除去其周期性影響,然后依據(jù)相似性原理建立rbf神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,仿真實驗表明采用該方法短期負荷預測精度有所改善。

為了考慮除負荷本身外的其他因素對短期負荷的影響,提出了基于相似度與神經(jīng)網(wǎng)絡的短期協(xié)同預測模型。該模型首先通過計算負荷曲線的相似度對歷史數(shù)據(jù)進行排序,然后選擇與預測時刻相似度較相近的數(shù)據(jù)對未來時刻的負荷利用相似度進行預測,對于出現(xiàn)的誤差,通過神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合其他因素進行預測糾正。實驗結(jié)果證明,該協(xié)同預測模型較之單純的bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型具有較高的預測精度。

電力負荷數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是電力營銷技術(shù)支持系統(tǒng)的組成部分,對電力系統(tǒng)運行有著重要的輔助作用。采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,設計輸入變量和確定神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的方法和算法,可以使得從歷史樣本知識數(shù)據(jù)到最終預測模型的建模過程變得簡單明了,便于實際應用。預測方法是使用matlab建立模型,對24個負荷點預測,采用多輸入單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡預測每天的整點負荷值。因為電力負荷與環(huán)境因素有關(guān),在輸入、輸出向量設計中輸入變量加入天氣特征值。根據(jù)輸入、輸出向量對bp網(wǎng)絡設計。該算法結(jié)構(gòu)簡單,最后進行短期負荷預測仿真,仿真結(jié)果表明其有較好的預測精度。該模型具有網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)較小,訓練時間短的優(yōu)點,并考慮不同小時負荷差異,易于實現(xiàn),具有較高的預測精度,預測誤差在15%以下,一定程度上克服傳統(tǒng)算法收斂速度慢,容易陷入局部積小的缺點。

電力系統(tǒng)短期負荷對電力企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益都有一定影響。因此文中建立了基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)短期負荷模型。用歷史負荷數(shù)據(jù)作為訓練樣本,用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡進行電力系統(tǒng)短期負荷預測,并與bp神經(jīng)網(wǎng)絡進行對比。rbf神經(jīng)網(wǎng)絡的平均誤差為2.09%,最大誤差為4.77%,相比于bp神經(jīng)網(wǎng)絡精確度較高,有利于電力系統(tǒng)合理地進行調(diào)度規(guī)劃工作。

為了合理安排并優(yōu)先保證軍事基地中的電力調(diào)度問題,提出一種基于混沌時間序列和bp神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的電力短期負荷預測方法。根據(jù)混沌理論及神經(jīng)網(wǎng)絡方法,先基于延遲坐標相空間重構(gòu)技術(shù),再應用互信息法和飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法,選擇延遲時間和嵌入維數(shù)m,然后用bp神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)預測,并通過對海軍某基地的電網(wǎng)的時間負荷序列進行實測仿真。仿真結(jié)果表明:相對誤差均在5%以內(nèi),且有33.3%的誤差在1%以內(nèi),證明該預測方法具有較高的預測精度和應用價值。

短期負荷預測是電力調(diào)度部門的重要工作之一,負荷預測的精度直接影響到電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟和穩(wěn)定運行。本文針對目前負荷預測中單一預測理論精度較低的問題提出采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡與混沌理論相結(jié)合的算法,以變步長和附加動量法進行改進,同時以混沌時間序列來確定網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),從而克服了算法對大量訓練樣本的依賴,提高預測精度和速度。對咸陽區(qū)域電網(wǎng)負荷的實際預測結(jié)果表明了該方法的有效性。

短期電力負荷預測器設計 thedesignofshorttermpowerload prediction 畢業(yè)設計任務書 一、設計內(nèi)容 結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的特點和學習方式，根據(jù)其學習方法，編寫算法進行matlab仿 真，對仿真預測結(jié)果的精度進行分析。 二、基本要求 1．選擇適合電力負荷預測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型。 2．利用matlab軟件用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的仿真。 3．得到仿真結(jié)果，對電力負荷預測結(jié)果的精度進行分析。 三、主要技術(shù)指標 利用現(xiàn)有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，編寫matlab程序，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，實現(xiàn)電 力負荷預測。 四、應收集的資料及參考文獻 [1]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、設計及應用[m].北京:化學工業(yè)出版社 [2]周開利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其matlab仿真程序設計[m].北京:清華大學出版 社 [3]朱大奇.

提出了一種基于灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡組合的短期負荷預測方法。首先利用頻域分解消除負荷序列的周期性,然后利用灰色模型計算負荷序列的歷史擬合值和未來預測值,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。在歷史數(shù)據(jù)中選擇一天作為基準日,以該基準日的量為參照,以負荷的灰色模型擬合值相對基準日的變化量,以及溫度變化量為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,實際負荷變化量為輸出,訓練神經(jīng)網(wǎng)絡并預測待預測日負荷的變化量,加上基準日負荷后得到預測負荷。該方法綜合了灰色模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法的優(yōu)點,仿真結(jié)果驗證了方法的有效性。