基于BP神经网络的电力系统负荷预测

短期电办负荷存在着未知不确定因素和周期性变化的规律,负荷曲线具有相似性;同时受特殊情况的影响,呈现强烈的非线性特性。而神经网络具有较强的非线性映射特性,本文期BP神经网络对电力负荷进行matlab仿真预测。     

基于小波神经网络的电力负荷预测

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BP神经网络的电力系统负荷预报

研究了基于BP网络在中电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素。从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。     

基于混沌理论和小波变换的电力系统短期负荷预测方法

文章首先对目前电力系统负荷预报理论和方法进行了全面回顾和评述,重点介绍了混沌理论的发展及应用现状.结合混沌时间序列的分析方法,在对现在广泛应用于电力系统短期负荷预测的混沌方法研究的基础上,提出了将混沌预测技术与小波奇异性检测和消噪结合提高预测精度的方法.     

遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测能够对电力企业的经济效益产生直接影响。本文主要从电力系统负荷变化特点以及神经网络负荷预测模型入手,重点对遗传算法在神经网络学习中的应用及遗传算法的实现过程进行了分析和阐述,以供同行参考。     

电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较

对于电力系统来讲,预测系统负荷的措施有助于维持电力系统的正常运行,避免频繁出现偏低或者偏高的电力系统负荷。在目前的现状下,技术人员已经能够借助于神经网络算法用于完成全方位的系统负荷预测,从而保证了整个电力系统能够处于有效的负荷控制下。因此针对短期的电力系统负荷预测而言,应当尝试引进BP的神经网络算法作为支撑,确保得出精确的负荷预测结论。     

电力系统负荷预测技术

随着21世纪的科技发展,电力负荷预测的核心问题是预测模型的水平高低。科学、准确的电力负荷预测将更有利于提高电力系统运行的经济性和安全性。结合工作实际,针对电力系统负荷预测技术进行了阐述。     

电力系统负荷预测综述

电力系统负荷预测对于电力部门规划未来几年的工作任务、合理部署人力物力资源、经济合理地管理电力系统,具有极为重要的意义。本文首先介绍了电力系统负荷预测的特点及其发展现状,然后根据负荷预测领域目前常用的六种预测模型,对其优缺点进行了简要分析并介绍了适用条件。最后,针对目前负荷预测领域中常见的几种问题提出了一些建议。     

基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究

本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。     

电力系统负荷的预测方法

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、预测方法。     

浅谈电力系统的负荷预测

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上时对电力市场需求的预测。本文系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、和预测方法。     

浅析电力系统负荷预测技术

在我国目前的电力系统中,供电部门最常规的工作之一就是对负荷进行预测,这对于整个输变电系统有非常重要的现实意义。本文主要对当前的电网负荷预测技术展开讨论,并对当前负荷预测技术的特点进行分析,同时对未来的负荷预测技术发展动态进行了展望,指出了未来的研究方向。     

电力系统短期负荷预测分析

电力系统短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要作用,它涉及到电力系统的日常运行和计划,是电力部门的一项重要工作。文章针对短期电力负荷变化的复杂性,分析了电力负荷的构成特点和负荷值变化的原因;将负荷突变值和平稳值采用平均值的方法求出接近的真实值,建立负荷短期预测模型,再输入历史负荷（常规）数据、天气状况的历史数据和特别事件预测数据,得到负荷短期预测值。     

基于GRU神经网络的供热负荷预测研究

供热负荷预测是实现智慧供热的关键技术之一,对降低供热能耗具有重要意义。本文以开封市J集中供热系统某换热站的2020年供暖季历史供热数据为研究对象,设计了基于门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)神经网络的短期供热负荷预测模型。将1次侧供回水温度、室外温度、风速、天气情况、流量作为输入变量,供热负荷作为输出变量,前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集。通过MALTAB进行仿真模拟,并与传统的BP神经网络、Elman神经网络进行对比分析。仿真结果显示GRU神经网络预测模型MAPE为3.94%,RMSE为76.77,预测效果最佳。     

电力系统负荷预测研究与分析

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,是电力管理部门进行调度、规划、用电等工作的重要内容之一,负荷预测水平的提高对于电力系统经济与社会效益的提高都具有重要意义。本文首先对电力系统负荷预测进行了介绍,并讨论了提高负荷预测水平的措施,具有一定的指导意义。     

电力系统短期负荷预测方法综述

电力负荷是一个多维非线性系统,电力系统短期负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作。从经典预测方法和现代预测方法两方面介绍了短期负荷预测的研究现状以及各方法的不足之处。     

基于模糊层次分析的电力系统负荷预测的研究

电力负荷预测是电力系统规划的重要工作之一.本文提出一种改进的模糊层次分析法进行中长期负荷预测.利用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重.最后的仿真结果表明该方法相比传统方法能够更好应用于电网中长期电力负荷预测.     

基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法

为了能够挖掘出海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,本文提出了具有深度学习能力的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型进行短期负荷预测,深度学习顺应了大数据的趋势,对海量数据学习、泛化能力强。利用主成分分析方法对样本进行选择,进而建立LSTM预测模型。仿真结果表明,采用LSTM预测模型相对于BP神经网络模型提高了预测精度。     

电力系统负荷预测方法及特点

提高负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于提高电力系统经济效益和社会效益。负荷预测已成为实现电力系统管理现代化重要内容。     

电力系统短期负荷预测方法综述

首先论述了短期负荷预测的特点和预测精度的影响因素,然后将目前的算法分为经典方法、传统方法、智能方法和预测新方法,综合分析了目前各种预测方法的原理,分析和比较各个方法的优点和不足之处,最后,指出了提高短期预测精度的方法和未来发展方向。