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题名一种新型短期负荷预测模型的研究及应用
被引量：36
- 1
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作者
尤勇
盛万兴
王孙安
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机构
西安交通大学机械电子工程系
中国电力科学研究院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第9期15-18,共4页
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基金
国家重点基础研究973专项经费项目(G1998-030405)。~~
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文摘
提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法用于短期负荷预测。利用混沌方法重构相空间系统吸引子,用前向神经网络拟和吸引子上的全局整体映射,构成了混合预测模型。在实际应用中,将基于奇异值分解的噪声消减滤波算法应用到数据的预处理中,并用混沌学习算法来训练神经网络参数,预测结果表明了该方法的有效性。
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关键词
电力系统
混沌
神经网络
短期负荷预测模型
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Keywords
load forecasting
chaos
neural network
single value decomposition
chaotic learning algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于人工免疫网络的短期负荷预测模型
被引量：30
- 2
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作者
尤勇
盛万兴
王孙安
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机构
西安交通大学机械电子工程系
中国电力科学研究院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期26-29,98,共5页
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基金
国家重点基础研究973专项经费(G1998-030405)。~~
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文摘
为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计、学习算法和收敛效果等方面存在的缺陷,通过借鉴免疫网络调节与免疫规划,该文提出了一种基于人工免疫网络的短期负荷预测模型。在人工免疫网络的设计中,创造性地融入了免疫调节原理,利用免疫规划来进化网络结构,采用了新的个体编码方式、神经元适应度函数和自适应混沌变异算子,通过免疫规划进行网络结构的设计,并结合免疫网络调节的进化算法进行网络的学习。电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于人工免疫网络的负荷预测方法与传统神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的效果。
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关键词
人工免疫网络
短期负荷预测模型
电力系统
电网
时间序列分析法
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Keywords
Artificial immune network
Short-term load forecasting
Immune network Regulation
Immune progra-mming
Neural network
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种应用时间序列技术的短期电力负荷预测模型
被引量：9
- 3
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作者
王晛
张少华
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机构
上海大学机械电子工程与自动化学院
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出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2002年第2期133-136,共4页
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基金
国家自然科学基金 (5 0 10 70 0 6)资助项目
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文摘
提出一种时间序列算法和模糊逻辑技术相结合的电力系统短期负荷预测方法 .它包括一个具有非线性特性的传递函数模型 ,可以考虑气温等外界因素对负荷的非线性影响 ,能使预测及时跟上负荷变化的趋势 ,适用于由于天气等因素变化引起负荷突变的预测场合 .为了更好地处理影响电力系统负荷的不确定性因素 ,便于利用预报人员的丰富知识和经验 ,此文采用了具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑技术与时间序列相结合的方法进行负荷预测 .
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关键词
电力系统
短期负荷预测模型
时间序列
模糊逻辑
传递函数模型
非线性特性
不确定性
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Keywords
power system
short term load forecasting
time series
fuzzy logic
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型
被引量：59
- 4
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作者
陈耀武
汪乐宇
龙洪玉
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机构
浙江大学仪器系
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期79-82,共4页
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文摘
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析 ,提出了一种基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型。该模型综合运用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论方法进行建模。首先 ,采用模糊聚类分析方法 ,以每天的 2 4点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标 ,将历史数据分成若干类别 ;其次 ,对每一类别建立相应的神经网络预测模型 ;预测时通过模式识别 ,找出与预测天相符的预测类别 ,利用相应的神经网络预测模型进行 2 4小时的短期电力负荷预测。对绍兴地区 2年多的实际负荷变化数据进行预测分析的结果表明 ,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度 ,对双休日。
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关键词
电力系统
短期电力负荷预测模型
组合式神经网络
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Keywords
neural networks
fuzzy clustering analysis
pattern recognizing
short-term load forecasting
electrical power systems
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名城市天然气短期负荷预测研究
被引量：1
- 5
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作者
刘涵
刘丁
郑岗
梁炎明
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机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
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出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期105-107,共3页
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基金
本成果受西安理工大学中青年科技创新计划项目资助
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文摘
通过对城市天然气负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种将自组织特征映射(SOFM)网络和多层感知器(MLP)网络相混合,建立城市天然气短期负荷预测模型的方法。为使预测值不受负荷逐年变化这一趋势的影响,把负荷数据变换为特征、均值和方差的形式,利用SOFM网络预测负荷的特征,然后利用MLP网络预测负荷的日均值和方差。研究结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时基于这种预测方法的软件包(NGPSLF)也已经成功投入商业运行,取得了满意的效果。
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关键词
城市天然气
预测研究
短期负荷预测模型
自组织特征映射
网络预测
多层感知器
变化规律
数据变换
SOFM
研究结果
预测精度
商业运行
预测方法
年变化
预测值
日均值
MLP
软件包
方差
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Keywords
Computer simulation
Data acquisition
Gas pipelines
Mathematical models
Multilayer neural networks
Natural gas
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分类号
TU996
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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