电力负荷预测

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基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测被引量：7
《电测与仪表》2024年第1期131-136,共6页崔星 李晋国 张照贝 李麟容 
国家自然科学基金资助项目(61702321);国家自然科学基金资助项目(U1936213)。
电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解...
关键词：短期电力负荷预测 机器学习 非线性动态调整惯性权重粒子群算法 LSTM 
基于CEEMD-GRU模型的短期电力负荷预测方法被引量：8
《电测与仪表》2023年第1期16-22,共7页朱伟 孙运全 钱尧 金浩 杨海晶 
中国博士后面上基金资助项目(20110491358);江苏大学高级人才研究项目(13DG054)。
针对电力负荷序列不平稳、随机性强,直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题,提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)以及门控循环单元神经网络(Gat...
关键词：互补集合经验模态分解 短期电力负荷预测 经验模态分解 门控循环单元神经网络 
基于WD-LSSVM-LSTM模型的短期电力负荷预测被引量：9
《电测与仪表》2023年第1期23-28,共6页赵倩 郑贵林 
为了提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于小波分析、粒子群优化(PSO)算法、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短时记忆网络(LSTM)的预测模型。该方法通过对用电负荷进行小波分解和重构得到与原始数据长度相同的分量,对低频分量建立LSSV...
关键词：小波分解 小波重构 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 长短时记忆网络 
基于ESMD-PE和ADBN的短期电力负荷预测被引量：3
《电测与仪表》2023年第1期29-35,共7页王国娟 冷建伟 
为了改善短期电力负荷预测性能,提出了一种基于极点对称经验模式分解(ESMD)-排列熵(PE)和自适应深度信念网络(ADBN)的组合预测新方法。为了提高预测精度以及降低原始负荷序列复杂度简化预测模型输入,运用ESMD方法将原始负荷序列分解成...
关键词：短期负荷预测 ESMD 排列熵 深度信念网络 自适应学习率 
MPSR-MKSVM电力负荷预测综合优化策略被引量：15
《电测与仪表》2022年第1期77-83,共7页徐蕙 陈平 李海涛 王瀚秋 秦皓 陈少坤 
基于营配调数据的煤改电专题分析服务项目(HHLX-S-2GS19-0009)。
针对电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法。利...
关键词：相空间重构 支持向量机 滑动窗口 电力负荷 在线预测 
基于Dropout-ILSTM网络的短期电力负荷预测被引量：15
《电测与仪表》2021年第5期105-111,共7页刘皓琪 高飞 王耀力 武淑红 
山西省自然科学基金资助项目(201801D121141)。
针对传统BP神经网络难以处理电力负荷数据间关联的问题,提出了一种基于Dropout的改进的长短期记忆神经网络结构用于短期电力负荷预测。这种改进的长短期记忆神经网络(Improved LSTM,ILSTM),通过将长短期记忆网络的多个时间步输入与输出...
关键词：改进的长短期记忆网络 DROPOUT Dropout-ILSTM网络 短期电力负荷预测 
基于改进LS-SVM的短期电力负荷预测方法研究被引量：25
《电测与仪表》2021年第5期176-181,共6页刘岩 彭鑫霞 郑思达 
国网总部科技项目(52010119000R)。
针对电力负荷随机性强、稳定性差、预测精度不理想等问题,提出了一种基于粒子群优化PSO和最小二乘支持向量机LS-SVM的短期负荷预测方法。模型的输入因子是负荷数据和气象信息等。粒子群优化算法用于实现支持向量机参数的自动优化,建立...
关键词：电力负荷 粒子群优化 短期负荷 最小二乘支持向量机 预测模型 
基于CEEMDAN-SE和DBN的短期电力负荷预测被引量：24
《电测与仪表》2020年第17期59-65,共7页岳有军 刘英翰 赵辉 王红君 
天津市自然科学基金重点项目(08JCZDJC18600);天津市教委重点基金项目(2006ZD32)。
为提高短期负荷预测精度,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-样本熵(SE)和深度信念网络(DBN)的短期负荷组合预测模型。利用CEEMDAN-样本熵将原始负荷序列分解为多个特征互异的子序列,计算各子序列的样本熵,将熵值...
关键词：负荷预测 CEEMDAN 样本熵 深度学习 深度信念网络 组合模型 
相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测被引量：20
《电测与仪表》2020年第16期96-100,共5页杨捷 罗成臣 张思路 范美位 李珗 
国家自然科学基金资助项目(51177047);云南电网公司科技项目(YNKJQQ00000275)。
电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点。以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预...
关键词：相空间重构 支持向量机 负荷预测 气象因素 
基于改进天牛须搜索算法优化LSSVM短期电力负荷预测方法研究被引量：51
《电测与仪表》2020年第6期6-11,18,共7页闫重熙 陈皓 
为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用...
关键词：天牛须搜索算法 短期负荷预测 支持向量机 粒子群算法 小波阈值去噪 
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