考虑游程检测法重构的EMD-Elman风电功率短时组合预测

考虑到直接对经验模式分解(EMD)所得多个分量分别建模预测会引入多重随机误差和产生较大预测工作量,提出一种基于游程检测法重构原则的EMD-Elman神经网络组合的风电短时功率预测算法,运用游程检测法对风电出力时间序列EMD得到系列本征模态函数IMF和趋势项Res进行波动性程度检测,将波动程度相似、变化规律相近的分量依照fine to coarse顺序重构成高频分量、低频分量和趋势项。然后针对性地对3个分量分别建立较准确的Elman神经网络短时多步预测模型,可减少预测分量建模数,提高预测精度和预测速度,最后将三分量预测结果自适应叠加。还分别给出两种预测模型的算例,对比分析发现EMD-Elman组合预测模型的精度优于Elman神经网络单一预测模型。

基于PSO-Elman高速公路交通流预测研究

本文提出了基于粒子群算法(PSO)的Elman神经网络混合优化策略,采用PSO优化连接权值来训练神经网络,与标准BP算法相比,PSO采用实数编码,结构简单,学习收敛快,仿真结果表明该模型适合于高速公路短期交通流预测.

基于天气分类和卷积神经网络的短期负荷预测方法

为减少天气因素对短期电力负荷预测效果的影响,提高模型的预测精度,提出了一种基于天气分类和卷积神经网络的短期负荷预测模型。首先通过天气类型初分将原始数据样本集划分为晴天、阴天、多云和雨天4种类型。其次,为了识别相似气象条件,运用相关系数和k均值聚类方法,找到对新型负荷出力影响最大的气象因素,并对其聚类,选取高相似度的数据样本。之后根据特征选择的结果,构造神经网络输入数据集。最后,将该数据集输入至卷积神经网络训练并预测。通过算例验证分析所提模型具有更高的预测精度。