利用標準bp神經網絡建立短期電力負荷預測模型,其算法存在最終解過于依賴初值和過學習現象,并且訓練過程中存在局部極小問題且預測精度低等缺點。為了提高電力負荷模型的預測精度,通過閱讀相關文獻,構建了基于改進bp神經網絡的短期電力負荷預測模型,該模型采用遺傳算法對權值和閾值進行初始化,以相對誤差和附加動量法相結合的方式去計算權值修正量。比較改進后的bp算法和標準bp算法在短期電力負荷預測的效果,從實驗仿真的效果表明改進后的模型提高了預測精度。

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。

由于目前常用的電力負荷預測算法在預測精度和計算效率方面存在一些局限,本文提出一種基于電力負荷歷史數據挖掘的負荷預測算法。該算法基于粗糙集理論構建了一種組合式神經網絡,該神經網絡采用混合式神經單元和并行子網絡結構,并基于分層聚類算法和特征曲線算法對電力負荷歷史數據進行預處理,利用粗糙集對神經網絡的輸出數據和連接權值進行屬性約簡,實現提高歷史數據準確性、簡化神經網絡結構以及降低輸入數據冗余的功能。通過仿真試驗表明,該算法具有相對于傳統神經網絡算法更好的預測精度,而且能夠將神經網絡的收斂效率提升約70%。

為了提高電力負荷預測精度,應對電力系統智能化所帶來的數據海量化高維化帶來的單機計算資源不足的挑戰,提出了一種在線序列優化的極限學習機短期電力負荷預測模型。針對電力負荷數據特性,對極限學習機預測算法進行在線序列優化;引入分布式和multi-agent思想,提升負荷預測算法預測準確率;采用云計算的mapreduce編程框架對提出的算法模型進行并行化改進,提高其處理海量高維數據的能力。選用eunite提供的真實電力負荷數據進行算例分析,在32節點云計算集群上進行實驗,結果表明基于該模型的負荷預測精度均優于傳統支持向量回歸預測算法和泛化神經網絡預測算法,且提出的算法具有優異的并行性能。

通過對電力負荷變化規律和影響因素的分析,提出了一種新的短期電力負荷預測模型。首先利用混沌理論將雜亂無章的歷史數據進行相空間重構,找出其中的潛在規律,并粗選預測參考點;然后利用蟻群優化算法,考慮距離因素和相點演化的相關性因素,對粗選的預測參考點作進一步精選,提高其質量;最后采用gm(1,1)灰色模型得到預測日的負荷數據。實際算例驗證了提出的方法具有較好的預測精度。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型.利用云模型中的云發生器,分別將有限的國民生產總值和工業生產總值的增長率和增長變化率樣本數據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數據.以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規則推理,構造云規則推理器.利用云規則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高.

住宅電力負荷預測 patrickday,michaelfabian,donnoble,georgeruwisch,ryanspencer, jeffstevenson,rajeshthoppay georgiainstituteoftechnology,northavenue,atlanta,ga30332,usa 摘要：智能電網技術的采用很大程度上驅動了預付電力計量市場的進步。先進 的智能電表促進了智能預付費電表的預付費系統的部署。一個成功的計劃取決于 能夠準確為每個終端用戶預測每天的能量消耗。這種預測的方法稱為住宅電力負 荷預測(rplf)。本文描述了為推薦項目發起人開發一個的負荷預測模 型,smartgridcis的系統工程(se)流程和工具。基本概念是,電力付費采用類似 于“預付電話費”的方式。建模技術探討分析的替代方案(

支持向量機svm作為機器學習方法之一,有數據分類以及數據回歸兩種用途,支持向量機的回歸能應用于預測領域.本文應用svm方法來建立電力負荷預測模型,首先以歷史負荷、天氣、日期類型作輸入數據,然后對數據進行歸一化處理,再利用svm構建預測模型,svm在負荷預測方面具有較高的可信度與精準度.

電力負荷預測是電力部門規劃的基礎,因此運用灰色系統理論對電力負荷預測進行分析,首先對灰色系統理論進行闡述,再通過實際案例進行驗證,最后得到一個較為精確的數值,為電力部門提供了一種行之有效的預測方法。

針對小樣本數據,提出基于gm(1,1)模型進行電力負荷預測模型,并通過實例表明該模型在電力負荷預測中的可行性;開發了基于gm(1,1)模型的電力負荷預測系統,實現了在實際工作中所要求的數據錄入、查詢、分析和預測功能。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型。利用云模型中的云發生器,分別將有限的國民生產總值和工業生產總值的增長率和增長變化率樣本數據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數據。以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規則推理,構造云規則推理器。利用云規則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高。

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

為了提高電力系統短期負荷預測精度,提出一種基于改進極限學習機(melm)的短期電力負荷預測模型。引入基于結構風險最小化理論,并結合最小二乘向量機回歸學習方法,以克服傳統極限學習機(elm)在短期負荷預測中存在的過擬合問題。某地區用電負荷預測結果表明,改進模型的泛化性與預測精度均優于傳統elm和os-elm模型,可為短期電力負荷預測提供有效依據,具有一定的實用性。

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.

電力系統中每小時負荷具有波動性,為了提高短期電力負荷預測的精度,本文提出第一個改進的基于小波神經網絡的預測模型,此模型應用布谷鳥優化算法對小波神經網絡中的參數進行優化后,再對數據進行預測。通過澳大利亞新南威爾士州的電力負荷數據的分析,與傳統的arima模型相比較,提出的改進模型能夠很好地提高預測精度。

針對時間因素、季節因素和隨機因素對短期電力負荷的影響,以某一地區電力負荷歷史數據為基礎,利用模糊推理算法對短期電力負荷進行預測,實現電力負荷短期預測值的自適應調整,實時保證電力系統的供需平衡。對本地區進行短期電力負荷預測仿真試驗,試驗結果表明,使用模糊推理算法的短期電力負荷預測系統具有較高的準確度。

針對最小二乘支持向量機在電力負荷預測應用中的參數優化問題,將改進粒子群算法引入到最小二乘支持向量機參數中,建立一種新型的電力負荷預測模型(ipso-lssvm)。首先將最小二乘支持向量機參數編碼為粒子初始位置向量;然后通過粒子個體之間的信息交流、協作找到最小二乘支持向量機的最優參數,并針對標準粒子群算法的不足進行相應改進;最后將其應用于電力負荷建模與預測,并通過仿真對比實驗測試其性能。實驗結果表明,ipso-lssvm可以獲得較高準確度的電力負荷預測結果,大幅度減少了訓練時間,滿足電力負荷在線預測要求。

由于獲得的變形監測數據存在著偶然誤差,而直接進行基因表達式編程的模型建立,則預測結果往往與真實值相差較大。本文對含噪聲的觀測值進行小波包去噪,再分別使用去噪數據與原始數據進行建模,實驗對比分析表明噪聲對基因表達式編程模型的預測產生著一定的影響,并得出在建模前應該進行相關的去噪工作,從而建立的模型進行預測其結果與真實值相差較小,可達到對大壩的變形預測分析及大壩的安全監控的目的。

灰色系統是部分信息已知、部分信息未知的系統。灰色系統把一般系統理論、信息控制的觀點和方法延伸到社會、經濟等廣義系統，灰色系統理論能更準確地描述社會經濟系統的狀態和行為。研究基于灰色系統理論的灰色預測模型，對社會經濟系統預測具有重要的意義。由于用電負荷增長情況受經濟發展、產業機構、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個灰色系統。

電力系統負荷預測是電力系統中的一個重要的研究課題。對神經網絡算法和時間序列預測算法進行加權融合,提出一種混合算法對eunite競賽數據進行了短期電力負荷預測。實驗結果表明負荷預測精度得到了很大的提升。

針對電力負荷短期預測問題,提出了一種基于相似日的神經網絡預測方法,分析傳統bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優化法的bp模型學習算法,在建立具體模型時,對于24點負荷預測,采用24個單輸出的神經網絡來分別預測每天的整點負荷值,具有網絡結構較小,訓練時間短的優點,考慮了不同類型的負荷差異,并對四川省電力公司某區一條線路的供電負荷進行短期負荷預測仿真,仿真結果表明其具有較好的預測精度。

在計算機中執行算術表達式的計算是通過棧來實現的。編譯系統不考慮表達式的優先級別,只是對表達式從左到右進行掃描,找到運算符和操作數,完成運算。本文以vb為開發平臺,利用數組實現順序棧工作原理,將中綴表達式轉化為逆波蘭表達式,便于計算。