將bp神經網絡用于電力負荷預測。給出了具體的數據處理方法、神經網絡構造及預測結果評價方法。在南京市夏季電力負荷統計數據集上面的實驗結果表明,bp神經網絡能夠對電力負荷進行較好地預測。

電力系統負荷預測是電力生產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神經網絡與bp神經網絡建立模型,提出了一種基于神經網絡的負荷預測方法。對某電網實際歷史數據進行仿真預測,經研究發現,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回歸神經網絡建模對某電網負荷進行預測是完全可行的,在負荷預測領域有著較好的應用前景。

通過對小電網負荷數據的特點分析，將時間序列處理、混沌理論和神經網絡理論相結合提出了一種基于混沌神經網絡理論的電力負荷預測模型。利用matlab對實際數據進行了仿真計算。通過實例計算，并和不用相空間重構的神經網絡的負荷預測算法的各種誤差指標的分析比較說明，利用相空間重構對歷史數據序列進行拆分或重構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,所以采用神經網絡方案來進行短期電力負荷預測。對應用于實際的神經網絡算法進行了具體處理,如數據的歸一化,輸入向量和輸出向量的選擇。仿真結果表明其有較好的預測精度。該模型具有網絡結構較小、訓練時間短、易于實現的優點。

針對電力系統短期負荷預測的特點,以及人工神經網絡的自學習和復雜的非線性擬合能力,將人工神經網絡的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。某電網實際預測結果表明,rbf比bp、elman有更好的預測精度,更快的速度。

電力系統短期負荷預測是保證電力系統安全經濟運行和實現電網科學管理及調度的重要依據,目前的電力系統短期負荷預測方法存在著一些不足。提出了基于人工神經網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網絡對遼寧省某電網的短期負荷進行了預測,試驗結果表明本文提出的方法與單一的人工神經網絡預測法相比,不但減少了預測的時間,而且避免了過擬合現象,提高了預測精度。

根據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網絡(bp)的短期負荷預測.從bp神經網絡的理論入手,采用遺傳算法優化bp神經網絡的初始權值和隱層節點數,從而避免了神經網絡結構確定和初始權值選擇的盲目性,提高了神經網絡用于電力系統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絡結構上進行.

電力系統短期負荷預測是能量管理系統的重要組成部分，不但為電力系統的安全、經濟運行提供保障，也是電力市場環境下編排調度計劃、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。

電力系統短期負荷預測是能量管理系統的重要組成部分，不但為電力系統的安全、經濟運行提供保障，也是電力市場環境下編排調度計劃、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。

電力系統負荷預測的重要性、分類和主要預測方法,bp神經網絡算法的基本理論和預測過程,建立基于bp神經網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,結果顯示預測精度符合電力系統要求。

文章分析了影響電力負荷的因素,對現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尋優,建立了基于粒子群優化的預測模型,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,結果顯示其精度值較高。

根據微電網的負荷及影響負荷變化因素的氣溫、氣象特征等數據,建立了基于bp(誤差反向傳播)神經網絡和rbf(徑向基函數)神經網絡的微電網短期負荷預測模型.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.仿真結果表明,與bp神經網絡相比,rbf神經網絡預測方法具有較高的預測精度和較快的收縮性,更適合微電網的短期負荷預測.

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

針對供熱系統供熱量和需熱量不匹配的問題和節能降耗的需求,提出一種基于改進神經網絡的供熱系統短期熱負荷滾動預測方法。該方法利用動態的k-均值聚類算法確定rbf神經網絡的隱含層中心,以實現對聚類中心的個數優化選擇,再利用遞歸正交最小二乘法更新網絡連接的權系數,訓練rbf神經網絡模型。每次預測時用實時數據更新一部分歷史數據從而組成新的輸入,再用訓練模型預測下一時刻的熱負荷,用于實現熱網熱負荷短期滾動預測。仿真結果表明,該方法與傳統的神經網絡預測方法相比,預測精度高,對熱網系統短期熱負荷具有良好的預測能力,能給熱網控制器提供可靠的數據,使熱網供熱量和需求量相匹配,滿足節能降耗的需求,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,而神經網絡僅僅對已學習過的模式具有較好的范化能力。為提高神經網絡的負荷預測精度,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,然后依據相似性原理建立rbf神經網絡預測模型,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網絡的短期協同預測模型。該模型首先通過計算負荷曲線的相似度對歷史數據進行排序,然后選擇與預測時刻相似度較相近的數據對未來時刻的負荷利用相似度進行預測,對于出現的誤差,通過神經網絡結合其他因素進行預測糾正。實驗結果證明,該協同預測模型較之單純的bp神經網絡預測模型具有較高的預測精度。

電力負荷數據管理系統是電力營銷技術支持系統的組成部分,對電力系統運行有著重要的輔助作用。采用神經網絡預測模型,設計輸入變量和確定神經網絡結構的方法和算法,可以使得從歷史樣本知識數據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網絡預測每天的整點負荷值。因為電力負荷與環境因素有關,在輸入、輸出向量設計中輸入變量加入天氣特征值。根據輸入、輸出向量對bp網絡設計。該算法結構簡單,最后進行短期負荷預測仿真,仿真結果表明其有較好的預測精度。該模型具有網絡結構較小,訓練時間短的優點,并考慮不同小時負荷差異,易于實現,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算法收斂速度慢,容易陷入局部積小的缺點。

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

為了合理安排并優先保證軍事基地中的電力調度問題,提出一種基于混沌時間序列和bp神經網絡相結合的電力短期負荷預測方法。根據混沌理論及神經網絡方法,先基于延遲坐標相空間重構技術,再應用互信息法和飽和關聯維數法,選擇延遲時間和嵌入維數m,然后用bp神經網絡來實現預測,并通過對海軍某基地的電網的時間負荷序列進行實測仿真。仿真結果表明:相對誤差均在5%以內,且有33.3%的誤差在1%以內,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度部門的重要工作之一,負荷預測的精度直接影響到電網的安全、經濟和穩定運行。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神經網絡與混沌理論相結合的算法,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絡結構,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。對咸陽區域電網負荷的實際預測結果表明了該方法的有效性。

介紹了bp神經網絡算法的原理以及對其采用非線性阻尼最小二乘法levenberg-marquardt進行優化的方法。采用matlab的神經網絡工具箱建立了一個單隱層的bp神經網絡模型和預測流程,采用24個輸入人工神經網絡模型預測每天的整點負荷,并且討論了如何進一步通過改變網絡參數以提高負荷預測精度。實驗仿真結果表明,此方法預測短期電力負荷,可以得到令人滿意的訓練速度及預測精度。

負荷預測是實現電力系統優化運行的基礎,對于電力系統的安全性、可靠性和經濟性都有著顯著的影響。rbf是一種三層前饋神經網絡,具有良好的函數逼近性能,已被廣泛應用到電力負荷預測中,并取得良好的效果。本文主要整理并介紹當前基于rfb神經網的負荷預測方法,對存在的問題進行了分析,并對未來的發展進行了展望。