基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素.同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测.实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快.     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素。同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测。实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快。     

基于Elman型神经网络的电力系统短期负荷预测研究

针对现代电力系统负荷易受温度和日期类型(即工作日和休息日)影响的特点,将温度和日期类型作为预测模型的输入,建立了一个综合考虑各种因素,采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型.由于Elman神经网络具有动态递归性能,可增强预测模型的适应性.     

电力系统短期负荷预测方法综述

本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述,就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析.在目前的预测方法里,主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法.从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析,比较其不同预测方法的优点及不足的地方.并且提出了短期负荷预测的精度提升了,不仅在历史的数据上重视了其积累,还应重视在预测的模型选择上要合适,综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性.     

电力系统短期负荷混沌预测法

电力系统短期负荷预测,在日常工作中具有十分重要的意义,它是保证电力系统的安全、经济运行的基础。文章简要对短期负荷预测的研究方法进行介绍,详细分析了混沌理论预测方法,包括相空间重构等主要思想。另外,选择合适的综合预测模型才是提高预测精度的主要方法。     

Elman网络在短期负荷预测中的应用

文章介绍的Elman神经网络的短期负荷预测模型,具有模型简单、运算效率高的特点,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷。文章还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果。通过仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,是一种实用、可靠的负荷预测方法。     

Elman网络在短期负荷预测中的应用

文章介绍的Elman神经网络的短期负荷预测模型,具有模型简单、运算效率高的特点,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷.文章还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,通过仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,是一种实用、可靠的负荷预测方法.     

短期负荷预测在电力系统规划中的应用

随着经济的快速发展与和谐社会的构建,人们的生活水平越来越高,人们对电力资源的需求量也越来越高,我国电力企业得到了飞速的发展,其电力系统的建设规模也越来越大。在进行电力系统规划时,必须对电力负荷进行预测,确保电力系统在未来能快速的发展,在进行电力负荷预测时,需要根据供电规模、输电线路输电能力、变电站容量等进行判断,文章重点介绍了电力系统规划中短期负荷预测的应用。     

短期负荷预测在电力系统规划中的应用

随着经济的快速发展与和谐社会的构建,人们的生活水平越来越高,人们对电力资源的需求量也越来越高,我国电力企业得到了飞速的发展,其电力系统的建设规模也越来越大。在进行电力系统规划时,必须对电力负荷进行预测,确保电力系统在未来能快速的发展,在进行电力负荷预测时,需要根据供电规模、输电线路输电能力、变电站容量等进行判断,文章重点介绍了电力系统规划中短期负荷预测的应用。     

电力系统短期负荷预测方法研究分析

电力系统短期负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确地进行电力系统短期负荷预测对电力系统的安全、稳定和经济运行具有重要意义。文章对各种短期负荷预测方法进行了总结和回顾,并介绍了气象条件在短期负荷预测中的应用情况。     

电力系统短期负荷预测方法研究分析

电力系统短期负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确地进行电力系统短期负荷预测对电力系统的安全、稳定和经济运行具有重要意义。文章对各种短期负荷预测方法进行了总结和回顾,并介绍了气象条件在短期负荷预测中的应用情况。     

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测能够更加系统化、准确化地实现相关数据的分析,从而有效改善电网运行的整体负荷预测性能。文章对遗传优化算法中的Pareto模式分类规则和人工神经模糊算法进行了分析,并结合具体仿真试验进行了论证,具有非常重要的意义。     

GMDH网络在短期负荷预测中的应用

文章提出基于自组织方法的GMDH(Group Method of Data Handling)型神经网络并将它应用于短期负荷预测.与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能.它能充分、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选及判断从而得到合适的模型,特别适用于数据预测.将这种用自组织方法所构成的GMDH型神经网络应用于广西某地区电力局的短期负荷预测,采用Matlab6.5进行仿真实验,证明其在短期负荷预测方面有很好的应用前景.     

GMDH网络在短期负荷预测中的应用

文章提出基于自组织方法的GMDH（Group Method of Data Halldlin亩型神经网络并将它应用于短期负荷预测。与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能。它能充分、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选及判断从而得到合适的模型,特别适用于数据预测。将这种用自组织方法所构成的GMDH型神经网络应用于广西某地区电力局的短期负荷预测,采用Matlab6．5进行仿真实验,证明其在短期负荷预测方面有很好的应用前景。     

基于数据挖掘的BP神经网络改进算法的产品质量预测研究

人工神经网络是一种新的数学建模方式,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问题提供了比较好的方法。针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较．结果表明改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠。     

基于数据挖掘的BP神经网络改进算法能产品质量预测研究

人工神经网络是一种新的数学建模方式,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问题提供了比较好的方法。针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较．结果表明改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠。     

论对于短期负荷预测的方法及其应用

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算.短期负荷预测结 果准确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响.兵团四师垦区电网 (以下简称垦区电网)成立十余年来,负荷增长很快,很多区域网的用电负荷 增长了几翻,特别是近几年,随着新型工业化进程的快速推进,内地企业纷纷 落户新疆,为边疆新型工业化进程注入了活力,短期内负荷增长迅猛,很多新 建线路和变电所需要增容.因此,短期负荷预测的重要性和准确性非常重要.     

基于改进灰色理论的短期风速预测

风电具有与常规发电竞争的潜力,实时的风电预测对风速短期预测有相当高的要求。在基于灰色模型的风速预测研究基础上,利用无偏灰色预测及改进残差的灰色预测进行短期风速预测。实际算例表明,与常规灰色预测及基于神经网络的风速预测结果相比,改进算法的结果在精度上有明显的提高。     

改进BP神经网络在预测房地产价格指数中的应用

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用BP人工神经网络的改进算法,建立了基于BP神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。