短期负荷预测

作品数：2076被引量：11239H指数：56
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基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法被引量：21
《北京航空航天大学学报》2022年第12期2529-2536,共8页刘倩倩 刘钰山 温烨婷 何杰 李晓 毕大强 
中央高校基本科研业务费专项资金(KG16076201);电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室开放课题(SKLD20M05)。
短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性...
关键词：Pearson相关系数 长短期记忆神经网络 负荷预测 Adam算法 时间序列 
基于改进长短期记忆神经网络的短期负荷预测被引量：22
《电测与仪表》2020年第19期93-98,共6页魏华栋 陶媛 蔡昌春 胡钢 
国家自然科学基金(51607057);中央高校基本科研业务费项目(2019B22514)。
电力系统负荷预测是系统规划、设计和运行的有力支撑和重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确,使得短期负荷预测的精度不高。文中提出基于小波变换的长短期记忆神经网络WT-LSTM(Wavelet T...
关键词：短期负荷预测 小波变换 LSTM神经网络 WT-LSTM方法 
基于小波包分解与循环神经网络的综合能源系统短期负荷预测被引量：57
《电力建设》2020年第12期133-140,共8页朱刘柱 王绪利 马静 陈庆会 齐先军 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2020GDSK0099)。
文章提出了基于小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与循环神经网络的电冷热综合能源短期负荷预测方法。利用能够突出负荷细节特征的小波包对电冷热负荷进行频段分解,分析每一频段中电冷热负荷的互相关性。为体现每一频段中...
关键词：综合能源系统 负荷预测 相关性分析 小波包分解(WPD) 循环神经网络 
基于模糊聚类与随机森林的短期负荷预测被引量：27
《电测与仪表》2017年第23期41-46,共6页黄青平 李玉娇 刘松 刘鹏 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016MS09)
针对传统数据挖掘算法(神经网络和支持向量机)进行短期负荷预测容易陷入局部最优,模型难以确定等问题,提出一种模糊聚类技术与随机森林回归算法结合的短期负荷预测方法。基于模糊聚类技术选取相似日的方法,考虑负荷的周期性变化特征,利...
关键词：模糊聚类 随机森林 数据挖掘 短期负荷预测 
改进的BP算法在短期电力负荷预测中的应用被引量：5
《微型机与应用》2017年第14期61-63,67,共4页李建伟 李妍 王健 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(DL11AB01)
利用标准BP神经网络建立短期电力负荷预测模型,其算法存在最终解过于依赖初值和过学习现象,并且训练过程中存在局部极小问题且预测精度低等缺点。为了提高电力负荷模型的预测精度,通过阅读相关文献,构建了基于改进BP神经网络的短期电力...
关键词：短期负荷预测 BP神经网络 遗传算法 相对误差 附加动量 
基于KPCA和NSGAⅡ优化CNN参数的电动汽车充电站短期负荷预测被引量：19
《电力建设》2017年第3期85-92,共8页牛东晓 马天男 王海潮 刘鸿飞 黄雅莉 
国家自然科学基金项目(71471059);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015XS36)~~
为提升电动汽车充电站短期负荷预测的效率和精度,提出了基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和非劣排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGAII)优化卷积神经网络(convolutional neural...
关键词：电动汽车充电站 短期负荷预测 核主成分分析(KPCA) 非劣排序遗传算法II(NSGAII) 卷积神经网络(CNN) 
一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型被引量：6
《计算机应用与软件》2016年第12期243-247,263,共6页郭瑞 樊亚敏 潘玉民 
中央高校基本科研业务费专项项目(3142013099);河北省教育厅科学技术研究项目(Z2006439)
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...
关键词：短期负荷预测 互补的集成经验模态分解 小波核极限学习机 组合预测模型 
基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法被引量：50
《电工技术学报》2015年第8期218-224,共7页刘念 张清鑫 刘海涛 
国家自然科学基金资助项目(51277067);中央高校基本科研业务费专项基金项目(12MS32);国家电网公司科技项目(微电网应用模式与协调控制技术研究开发及应用)
针对以单个或集体用户为业主的用户侧小容量微电网,考虑到成本约束及用电特征的不确定性,提出了一种基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法。使用核函数极限学习机、启发式遗传算法和分时训练样本,建立了包含离线参数寻优与在...
关键词：微电网 短期负荷预测 极限学习机 周期更新 
基于维纳滤波的节假日短期负荷预测被引量：1
《科技创新与应用》2015年第2期15-16,共2页许高明 覃正波 
中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU2011CX004EM)
针对节假日期间,城市用电需求量波动较大,为保障城市供电系统的安全、可靠和经济运行,提出了基于维纳滤波的短期电力负荷预测方法。首先,详细介绍了维纳滤波的预测原理,建立了短期负荷预测模型。其次,通过仿真结果与现场实测对比,验证...
关键词：短期负荷预测 维纳滤波 修正因子 
基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测被引量：20
《系统工程理论与实践》2014年第11期3001-3008,共8页龚承柱 李兰兰 杨娟 诸克军 
国家自然科学基金面上项目(71173202);中央高校基本科研业务费专项资金(1410491T07)
城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义。为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型,首先,运用EMD算法把原始非线性时...
关键词：燃气管网 短期负荷预测 经验模态分解 相空间重构 最小二乘支持向量机 
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