短期负荷预测论文

论文摘要为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和ARIMAX模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中...

论文摘要气象因素是短期负荷预测中的重要因素,考虑气象累积效应选取相似日作为训练样本,提出基于改进粒子群优化算法的BP神经网络负荷预测方法（IPSO-BP）。首先通过相关性分析得...

论文摘要本文首先对人工神经网络中的单隐含前馈神经网络和极限学习机(ELM)的基本原理和理论进行了概述,然后将极限学习机算法与粒子群算法结合,利用粒子群优化算法(PSO)对极限学...

论文摘要气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(leastsquaressupp...

论文摘要准确的负荷预测对保持电网的稳定性和提高当地经济效益、节约成本有重大帮助。考虑到负荷数据带有时序性,以及智能电网的发展所带来的数据量的增大,建立了长短时记忆网络(LSTM...

论文摘要针对目前电网在负荷预测中所采集到的数据普遍存在着特征维度较少、特征关系不明、有效数据量较少的特点,为了提高电网短期负荷预测精度,提出一种基于XGBoost算法的新型负荷...

论文摘要为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连...

论文摘要支持向量机是借助于凸优化技术的统计学习方法,与传统神经网络相比,泛化错误率低并且结果易于解释。将支持向量机用于负荷预测时,参数选择不准确会导致预测性能较差。提出一种基于...

论文摘要用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无...

论文摘要针对电力负荷非线性动态特性导致的负荷预测困难、预测精度低等问题,本文构建了深度递归神经网络短期负荷预测模型。在深度神经网络多隐层结构的基础上,深度递归神经网络增设了关联...

论文摘要随着热电厂电力负荷的数据量越来越大,传统的热电厂电力负荷预测方法难以应付巨大的数据量和数据的随机性。为了合理的进行电力系统的规划和优化运行,提出了基于改进粒子群算法优化...

论文摘要电力系统负荷是具有典型周期性和随机性特点的非线性、非平稳时间序列的负荷系统。为了降低负荷序列的非线性,提高预测精度,提出了集总经验模态分解法（EEMD）和基于改进人工神...

论文摘要本文针对电网短期负荷预测的时序性和非线性特点,提出一种基于改进长短时记忆网络(LongShortTermMemory,LSTM)的短期负荷预测方法。在PyCharm平台...

论文摘要短期负荷的精准预测可以提高配网运行的安全性、可靠性、经济性,虽然BP神经网络在数据训练和关联记忆方面具有良好应用效果,但其在短期电负荷预测领域存在局部最优解和收敛速度慢...

论文摘要针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈...

论文摘要目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类...