具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型

电力负荷预测是电力系统的一项重要工作 ,季节型电力负荷预测是一个难点 ,缺少相应的数量预测方法。对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题 ,说明了此优基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 5 0 0 770 0 7) ;国家电力公司重点学科基金资助项目 (A98B0 3)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina( 5 0 0 770 0 7) .化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测的模型。给出了电力负荷预测的应用实例 ,通过对河北电网季节最大负荷与销售电量的分析 ,建立了对应的组合优化灰色神经网络模型 ,与其它算法进行了比较 ,计算结果表明 ,该方法较大提高了季节型负荷预测的精度 ,为季节型电力负荷预测提供了一种新的、有效的方法 ,编制了季节型负荷预测的软件 。

基于灰色支持向量机的季节型负荷预测方法

季节型负荷具有增长性和波动性的二重趋势,并且呈现出复杂的非线性特征,同时又受到多种随机干扰因素的影响,难以用单一的预测模型做出准确的预测。提出一种基于粗糙集的灰色支持向量机预测系统,将该系统应用于季节型负荷预测中,与单一的GM(1,1)方法和BP神经网络法相比,得到了较高的预测精度。

二重趋势性季节型电力负荷预测组合灰色神经网络模型

对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种 (非线性 )趋势的复杂季节型负荷预测问题 ,说明了此优化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测模型 ,给出了电力负荷预测的应用实例 ,为季节型电力负荷预测提供了一种新的。

综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用

季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单一负荷预测模型。在此基础上,对一般粒子群算法引入粒子速度自适应可调机制,并利用改进粒子群算法优化组合预测模型中的权值。对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该模型较大提高了季节型负荷预测的精度,具有较好的性能。