利用標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,其算法存在最終解過于依賴初值和過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,并且訓(xùn)練過程中存在局部極小問題且預(yù)測(cè)精度低等缺點(diǎn)。為了提高電力負(fù)荷模型的預(yù)測(cè)精度,通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn),構(gòu)建了基于改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,該模型采用遺傳算法對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化,以相對(duì)誤差和附加動(dòng)量法相結(jié)合的方式去計(jì)算權(quán)值修正量。比較改進(jìn)后的bp算法和標(biāo)準(zhǔn)bp算法在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的效果,從實(shí)驗(yàn)仿真的效果表明改進(jìn)后的模型提高了預(yù)測(cè)精度。

電力負(fù)荷數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是電力營(yíng)銷技術(shù)支持系統(tǒng)的組成部分,對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行有著重要的輔助作用。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)輸入變量和確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法和算法,可以使得從歷史樣本知識(shí)數(shù)據(jù)到最終預(yù)測(cè)模型的建模過程變得簡(jiǎn)單明了,便于實(shí)際應(yīng)用。預(yù)測(cè)方法是使用matlab建立模型,對(duì)24個(gè)負(fù)荷點(diǎn)預(yù)測(cè),采用多輸入單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)每天的整點(diǎn)負(fù)荷值。因?yàn)殡娏ω?fù)荷與環(huán)境因素有關(guān),在輸入、輸出向量設(shè)計(jì)中輸入變量加入天氣特征值。根據(jù)輸入、輸出向量對(duì)bp網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,最后進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真,仿真結(jié)果表明其有較好的預(yù)測(cè)精度。該模型具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),并考慮不同小時(shí)負(fù)荷差異,易于實(shí)現(xiàn),具有較高的預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)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(diǎn)。

由于目前常用的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算法在預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率方面存在一些局限,本文提出一種基于電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)挖掘的負(fù)荷預(yù)測(cè)算法。該算法基于粗糙集理論構(gòu)建了一種組合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用混合式神經(jīng)單元和并行子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并基于分層聚類算法和特征曲線算法對(duì)電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用粗糙集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)和連接權(quán)值進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),實(shí)現(xiàn)提高歷史數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及降低輸入數(shù)據(jù)冗余的功能。通過仿真試驗(yàn)表明,該算法具有相對(duì)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更好的預(yù)測(cè)精度,而且能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂效率提升約70%。

為了提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)智能化所帶來的數(shù)據(jù)海量化高維化帶來的單機(jī)計(jì)算資源不足的挑戰(zhàn),提出了一種在線序列優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。針對(duì)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)特性,對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行在線序列優(yōu)化;引入分布式和multi-agent思想,提升負(fù)荷預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率;采用云計(jì)算的mapreduce編程框架對(duì)提出的算法模型進(jìn)行并行化改進(jìn),提高其處理海量高維數(shù)據(jù)的能力。選用eunite提供的真實(shí)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,在32節(jié)點(diǎn)云計(jì)算集群上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明基于該模型的負(fù)荷預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于傳統(tǒng)支持向量回歸預(yù)測(cè)算法和泛化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法,且提出的算法具有優(yōu)異的并行性能。

通過對(duì)電力負(fù)荷變化規(guī)律和影響因素的分析,提出了一種新的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。首先利用混沌理論將雜亂無(wú)章的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),找出其中的潛在規(guī)律,并粗選預(yù)測(cè)參考點(diǎn);然后利用蟻群優(yōu)化算法,考慮距離因素和相點(diǎn)演化的相關(guān)性因素,對(duì)粗選的預(yù)測(cè)參考點(diǎn)作進(jìn)一步精選,提高其質(zhì)量;最后采用gm(1,1)灰色模型得到預(yù)測(cè)日的負(fù)荷數(shù)據(jù)。實(shí)際算例驗(yàn)證了提出的方法具有較好的預(yù)測(cè)精度。

提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型.利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率和增長(zhǎng)變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴(kuò)充為更具隨機(jī)性和普遍性的擴(kuò)展樣本數(shù)據(jù).以國(guó)民生產(chǎn)總值為例,建立國(guó)民生產(chǎn)總值與電力負(fù)荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器.利用云規(guī)則推理器獲得電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率,將國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)值,獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果精度高.

住宅電力負(fù)荷預(yù)測(cè) patrickday,michaelfabian,donnoble,georgeruwisch,ryanspencer, jeffstevenson,rajeshthoppay georgiainstituteoftechnology,northavenue,atlanta,ga30332,usa 摘要：智能電網(wǎng)技術(shù)的采用很大程度上驅(qū)動(dòng)了預(yù)付電力計(jì)量市場(chǎng)的進(jìn)步。先進(jìn) 的智能電表促進(jìn)了智能預(yù)付費(fèi)電表的預(yù)付費(fèi)系統(tǒng)的部署。一個(gè)成功的計(jì)劃取決于 能夠準(zhǔn)確為每個(gè)終端用戶預(yù)測(cè)每天的能量消耗。這種預(yù)測(cè)的方法稱為住宅電力負(fù) 荷預(yù)測(cè)(rplf)。本文描述了為推薦項(xiàng)目發(fā)起人開發(fā)一個(gè)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模 型,smartgridcis的系統(tǒng)工程(se)流程和工具?；靖拍钍?電力付費(fèi)采用類似 于“預(yù)付電話費(fèi)”的方式。建模技術(shù)探討分析的替代方案(

支持向量機(jī)svm作為機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一,有數(shù)據(jù)分類以及數(shù)據(jù)回歸兩種用途,支持向量機(jī)的回歸能應(yīng)用于預(yù)測(cè)領(lǐng)域.本文應(yīng)用svm方法來建立電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,首先以歷史負(fù)荷、天氣、日期類型作輸入數(shù)據(jù),然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,再利用svm構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,svm在負(fù)荷預(yù)測(cè)方面具有較高的可信度與精準(zhǔn)度.

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力部門規(guī)劃的基礎(chǔ),因此運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行分析,首先對(duì)灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行闡述,再通過實(shí)際案例進(jìn)行驗(yàn)證,最后得到一個(gè)較為精確的數(shù)值,為電力部門提供了一種行之有效的預(yù)測(cè)方法。

針對(duì)小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過實(shí)例表明該模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的可行性;開發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預(yù)測(cè)功能。

提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率和增長(zhǎng)變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴(kuò)充為更具隨機(jī)性和普遍性的擴(kuò)展樣本數(shù)據(jù)。以國(guó)民生產(chǎn)總值為例,建立國(guó)民生產(chǎn)總值與電力負(fù)荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率,將國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)值,獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果精度高。

短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) thedesignofshorttermpowerload prediction 畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)書 一、設(shè)計(jì)內(nèi)容 結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)方式，根據(jù)其學(xué)習(xí)方法，編寫算法進(jìn)行matlab仿 真，對(duì)仿真預(yù)測(cè)結(jié)果的精度進(jìn)行分析。 二、基本要求 1．選擇適合電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。 2．利用matlab軟件用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真。 3．得到仿真結(jié)果，對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的精度進(jìn)行分析。 三、主要技術(shù)指標(biāo) 利用現(xiàn)有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，編寫matlab程序，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)電 力負(fù)荷預(yù)測(cè)。 四、應(yīng)收集的資料及參考文獻(xiàn) [1]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[m].北京:化學(xué)工業(yè)出版社 [2]周開利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其matlab仿真程序設(shè)計(jì)[m].北京:清華大學(xué)出版 社 [3]朱大奇.

為了提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,提出一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)(melm)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。引入基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論,并結(jié)合最小二乘向量機(jī)回歸學(xué)習(xí)方法,以克服傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)(elm)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中存在的過擬合問題。某地區(qū)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的泛化性與預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于傳統(tǒng)elm和os-elm模型,可為短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)提供有效依據(jù),具有一定的實(shí)用性。

根據(jù)電力負(fù)荷的主要影響因素,考慮時(shí)間和天氣,建立了基于遺傳算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(bp)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).從bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論入手,采用遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),從而避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的效率和精度使得負(fù)荷預(yù)測(cè)在更加合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上進(jìn)行.

電力系統(tǒng)中每小時(shí)負(fù)荷具有波動(dòng)性,為了提高短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度,本文提出第一個(gè)改進(jìn)的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,此模型應(yīng)用布谷鳥優(yōu)化算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化后,再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過澳大利亞新南威爾士州的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析,與傳統(tǒng)的arima模型相比較,提出的改進(jìn)模型能夠很好地提高預(yù)測(cè)精度。

針對(duì)時(shí)間因素、季節(jié)因素和隨機(jī)因素對(duì)短期電力負(fù)荷的影響,以某一地區(qū)電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用模糊推理算法對(duì)短期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)值的自適應(yīng)調(diào)整,實(shí)時(shí)保證電力系統(tǒng)的供需平衡。對(duì)本地區(qū)進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明,使用模糊推理算法的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確度。

針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用中的參數(shù)優(yōu)化問題,將改進(jìn)粒子群算法引入到最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)中,建立一種新型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型(ipso-lssvm)。首先將最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)編碼為粒子初始位置向量;然后通過粒子個(gè)體之間的信息交流、協(xié)作找到最小二乘支持向量機(jī)的最優(yōu)參數(shù),并針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的不足進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn);最后將其應(yīng)用于電力負(fù)荷建模與預(yù)測(cè),并通過仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)測(cè)試其性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ipso-lssvm可以獲得較高準(zhǔn)確度的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,大幅度減少了訓(xùn)練時(shí)間,滿足電力負(fù)荷在線預(yù)測(cè)要求。

由于獲得的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在著偶然誤差,而直接進(jìn)行基因表達(dá)式編程的模型建立,則預(yù)測(cè)結(jié)果往往與真實(shí)值相差較大。本文對(duì)含噪聲的觀測(cè)值進(jìn)行小波包去噪,再分別使用去噪數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明噪聲對(duì)基因表達(dá)式編程模型的預(yù)測(cè)產(chǎn)生著一定的影響,并得出在建模前應(yīng)該進(jìn)行相關(guān)的去噪工作,從而建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)其結(jié)果與真實(shí)值相差較小,可達(dá)到對(duì)大壩的變形預(yù)測(cè)分析及大壩的安全監(jiān)控的目的。

方法的選擇對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果至關(guān)重要,本文通過對(duì)x(1)(1)增加干擾因素β,實(shí)現(xiàn)對(duì)初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運(yùn)算前后一致,同時(shí),改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過實(shí)例驗(yàn)證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測(cè)上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測(cè)精度。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測(cè)模型，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)具有重要的意義。由于用電負(fù)荷增長(zhǎng)情況受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、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(gè)灰色系統(tǒng)。

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究課題。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法進(jìn)行加權(quán)融合,提出一種混合算法對(duì)eunite競(jìng)賽數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明負(fù)荷預(yù)測(cè)精度得到了很大的提升。

針對(duì)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)問題,提出了一種基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,分析傳統(tǒng)bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優(yōu)化法的bp模型學(xué)習(xí)算法,在建立具體模型時(shí),對(duì)于24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè),采用24個(gè)單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分別預(yù)測(cè)每天的整點(diǎn)負(fù)荷值,具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),考慮了不同類型的負(fù)荷差異,并對(duì)四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負(fù)荷進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真,仿真結(jié)果表明其具有較好的預(yù)測(cè)精度。