极限学习机燃气日负荷预测

以精确的空调负荷预测为前提,方能使得冰蓄冷空调在融冰供冷过程中采取最为合理的运行策略。提出一种改进的增量型极限学习机(pso-ielm)的建筑物空调负荷预测模型。通过粒子群优化算法,克服传统极限学习机(elm)在预测中存在的不稳定性。并结合对西安地区某购物中心夏季不同月份的空调负荷进行训练和预测。实例分析结果表明,粒子群优化增量型极限学习机(pso-ielm)具有更好泛化能力和更高预测精度。是对建筑空调负荷预测的有效手段。

负荷预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益,是电网调度的重要组成内容。针对极限学习机随机产生输入层权值和隐含层阈值导致网络模型不稳定的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的负荷预测方法。利用爬山法改进的遗传算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,以获得稳定性强,预测精度高的优化模型。并将此模型与bp网络、极限学习机的预测结果进行对比,仿真实验结果表明,改进模型具有较快的训练速度和更为准确的预测结果,适应于影响因素众多,数据量巨大的现代短期电力负荷预测。

为了优化极限学习机的参数,提高短期负荷预测的准确率,提出一种改进粒子群算法的极限学习机(cspso-elm)预测模型。该模型利用粒子群算法(particleswarmoptimization,pso)寻找极限学习机(elm)网络中最优的输入权值和隐层偏差值,得到输出权值矩阵,以达到减少随机参数误差的目的。同时引入混沌自适应策略,增强粒子群算法的多样性,防止粒子群陷入局部收敛。在充分考虑天气、湿度、假日因素和当地工业产值对预测结果的影响下,提出一种基于该方法的极限学习机预测模型。最后,针对扬州市高新区用电总量预测问题,通过与其它模型的对比实验,证明了改进的粒子群算法优化了极限学习机的参数结构,提高了电力负荷预测的精准度。

为了提高电力负荷预测精度,应对电力系统智能化所带来的数据海量化高维化带来的单机计算资源不足的挑战,提出了一种在线序列优化的极限学习机短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据特性,对极限学习机预测算法进行在线序列优化;引入分布式和multi-agent思想,提升负荷预测算法预测准确率;采用云计算的mapreduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进,提高其处理海量高维数据的能力。选用eunite提供的真实电力负荷数据进行算例分析,在32节点云计算集群上进行实验,结果表明基于该模型的负荷预测精度均优于传统支持向量回归预测算法和泛化神经网络预测算法,且提出的算法具有优异的并行性能。

燃气短期负荷预测的小波分析综合模型——城市燃气负荷预测对于保证燃气企业的供气安全、优化调度等具有重要意义。燃气负荷受天气、温度、节假目及一些随机因素等影响，很难建立准确的预测模型。为此，根据h市燃气短期目负荷变化特点，提出了用于燃气短期负荷预...

电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能，提出一种新型的结合互补集成经验模态分解（ceemd）和小波核函数极限学习机（wkelm）的短期电力负荷组合预测模型。首先通过ceemd将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列，对各分量建立小波核极限学习机的预测模型，预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行训练预测，算例表明新模型在预测精度和效率上都具有一定优势，同时克服了传统emd中容易出现的模态混叠问题以及elm中存在的过拟合等缺陷，具有一定的实际应用潜力。

基于一次累加法的城市燃气年负荷预测——由于燃气负荷原始时间序列非线性随机变化，而一次累加法具有削弱时间序列随机性的特点，提出了一次累加法在城市燃气负荷预测中的应用方法。实例表明，一次累加法预测模型精度高，预测结果可靠，可用于城市燃气年负荷预测...

针对新建楼宇空调系统做短期负荷预测工作时,缺少负荷预测所需的数据,难以实现空调系统优化节能的问题,提出一种基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法———相似日搜索算法(sasd).算法首先通过分析空调负荷特性,定义日特征向量,构造日特征矩阵,缩小相似日的搜索范围;然后基于温度、湿度和风力3种天气影响因子,计算相似日的体感温度值;接着根据模糊思想选择正确的最终相似日判定因子,搜索得到最终相似日集合;最后通过判定选择面积中心法作为预测方法,实现工作日的负荷精确预测.仿真结果和实际预测效果表明:sasd可以精确预测空调负荷值,且在不同地区及不同时期具有一定的通用性.

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点,提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型;首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据,然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理,并结合预测日的气象数据,采用灰色关联方法进行关联分析,选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据,采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测;仿真结果表明,选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高.

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点，提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型；首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据，然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理，并结合预测日的气象数据，采用灰色关联方法进行关联分析，选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据，采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测；仿真结果表明，选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高。

首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与bp神经网络的预测结果做了比较。

提出了一种基于云模型的电力负荷预测模型.利用云模型中的云发生器,分别将有限的国民生产总值和工业生产总值的增长率和增长变化率样本数据空间扩充为更具随机性和普遍性的扩展样本数据.以国民生产总值为例,建立国民生产总值与电力负荷之间的规则推理,构造云规则推理器.利用云规则推理器获得电力负荷预测增长率,将国民生产总值和工业生产总值获得的电力负荷预测增长率进行加权平均,并换算得到最终的电力负荷预测值,获得的预测结果精度高.

准确预测空调负荷不仅对蓄能空调高效运行意义重大,而且也是冷热电三联产技术发挥优势的关键所在。本文提出一种小波网络应用于空调负荷的预测模型,通过小波分解,把空调负荷序列分解为不同频段的小波系数序列,再将各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的bp神经网络模型进行预测,最后合成空调负荷序列的最终预测结果。该预测模型中的低频小波系数a3和中频小波系数d3的神经网络输入变量为前1天小波系数值和对应时刻的温度、相对湿度、风速、总辐射量、天气状况和星期几编码共7个因子,并采用主成分分析法进行输入变量的降维;高频小波系数d2和d1以前几日的小波系数为输入因子。经过对西安市某综合楼的空调负荷进行预测,证明了预测值和实际运行值拟和很好,相对误差为-10%~8%。该预测模型具有预测精度较高、推广能力较强及计算速度较快的优点。

提出将小波分析和时间序列应用于空调负荷预测;利用小波分析可以将空调负荷序列通过小波分解一层一层分解到不同的频率通道上,分解后序列的平稳性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用时间序列模型来预测,最后再合成得到原时间序列的预测值。预测结果表明,该模型应用于空调负荷预测具有较高的预测精度,而且明显优于传统的时间序列模型。

住宅电力负荷预测 patrickday,michaelfabian,donnoble,georgeruwisch,ryanspencer, jeffstevenson,rajeshthoppay georgiainstituteoftechnology,northavenue,atlanta,ga30332,usa 摘要：智能电网技术的采用很大程度上驱动了预付电力计量市场的进步。先进 的智能电表促进了智能预付费电表的预付费系统的部署。一个成功的计划取决于 能够准确为每个终端用户预测每天的能量消耗。这种预测的方法称为住宅电力负 荷预测(rplf)。本文描述了为推荐项目发起人开发一个的负荷预测模 型,smartgridcis的系统工程(se)流程和工具。基本概念是,电力付费采用类似 于“预付电话费”的方式。建模技术探讨分析的替代方案(

a题电力系统短期负荷预测 短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济 调度、安全校核等具有重要意义。提高负荷预测精度，是保障电力系 统优化决策科学性的重要手段。现代电力系统中，构成电力负荷的用 电器种类繁多，空调等受气象条件影响的负荷占比持续增高，气象因 素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的影响愈显突出。考虑 气象因素成为调度中心进一步改进负荷预测精度的主要手段之一。 已知地区1、地区2从2009年1月1日至2015年1月10日 的 电力负荷数据（每15min一个采样点，每日96点，量纲为mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的气象因素数据（日最高温 度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量），详见附 件1-数据.xlsx。 具体要求如下： 1.请分析两个地区2014年

分析了多水电地区网供负荷的特点,利用相关性分析方法及人工神经网络对多小水电地区的网供负荷短期预测进行研究,并对某多小水电地区开展网供负荷预测实例模拟,预测结果验证了方法的有效性和实用性。

负荷预测对电网规划和售电市场调控具有重要意义。由于电力负荷与天气、日期、区域等多个因素密切相关,存在较强的不确定性和非线性特征,导致传统方法的负荷预测精度较低。为了提高负荷预测精度,提出基于正交投影径向基函数极限学习机(oprbf-elm)的短期电力负荷预测算法。该算法将elm的隐含层节点替换为径向基神经元,基于训练误差二范数最小化准则,采用正交投影计算输出权值向量,并在核函数的数量取值范围内索引获取使得训练集均方根误差(rmse)最小的预测负荷结果。算法预测过程中只需要设置网络的径向基神经元(rbf)个数,不需要调整输入权值及隐含层偏差,且正交投影能较好地消除输入样本特征之间的相关性,快速有效得到输出权值向量,从而提高负荷预测精度。以我国某省电动汽车用电领域的负荷数据作为标准样本进行仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性,与支持向量机(svm)和传统rbf-elm相比,该算法的预测精度高、泛化能力强,具有广泛的实用性。

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

支持向量机svm作为机器学习方法之一,有数据分类以及数据回归两种用途,支持向量机的回归能应用于预测领域.本文应用svm方法来建立电力负荷预测模型,首先以历史负荷、天气、日期类型作输入数据,然后对数据进行归一化处理,再利用svm构建预测模型,svm在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度.

电力负荷预测是电力部门规划的基础,因此运用灰色系统理论对电力负荷预测进行分析,首先对灰色系统理论进行阐述,再通过实际案例进行验证,最后得到一个较为精确的数值,为电力部门提供了一种行之有效的预测方法。

针对小样本数据,提出基于gm(1,1)模型进行电力负荷预测模型,并通过实例表明该模型在电力负荷预测中的可行性;开发了基于gm(1,1)模型的电力负荷预测系统,实现了在实际工作中所要求的数据录入、查询、分析和预测功能。