短期负荷预测模型

作品数：90被引量：1036H指数：19
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基于QWDAE和HWMHGRU融合的电力系统短期负荷预测模型被引量：3
《电力系统及其自动化学报》2023年第9期62-67,共6页李文升 孙东磊 郑志杰 梁荣 王凇瑶 张智晟 
国网山东省电力公司科技项目(520625220001)。
为提升电力系统短期负荷预测精度,提出量子加权降噪自编码器和高速通道多层级门控循环单元神经网络融合的短期负荷预测模型。首先利用量子信息处理机制,采用量子加权神经元构建量子加权降噪自编码器,挖掘负荷序列中的有效信息作为输入特...
关键词：高速通道多层级门控循环单元 量子加权降噪自编码器 短期负荷预测 电力系统 
基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测模型被引量：35
《电力系统及其自动化学报》2020年第12期32-39,共8页李泽文 胡让 刘湘 邓裕文 唐鹏 王杨帆 
国家自然科学基金资助项目(51877012);湖南省教育厅重点资助项目(18A121);湖南省研究生科研创新资助项目(CX2018B557)。
针对传统神经网络在短期负荷预测中预测精度不高、预测时间较长的问题,提出了一种基于主成分分析法和深度双向长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型。该模型运用主成分分析法对原始多维输入变量组成的时间序列进行主成分提取,实现原始...
关键词：主成分分析 双向长短期记忆网络 时间序列 负荷预测 Adamax算法 
基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型被引量：8
《电力系统及其自动化学报》2020年第10期139-144,共6页洪朝飞 王江 
国家自然科学基金资助项目(61671320)。
针对电力负荷的非线性时间序列预测问题,本文构造了一种基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型。该模型基于改进的脉冲神经元模型构建了多层脉冲神经网络,并通过脉冲时刻误差反传算法进行学习。模型借鉴了生物大脑基于脉冲放电的处理时空...
关键词：脉冲神经网络 短期负荷预测 放电时刻误差反传算法 电力系统 
基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型被引量：11
《电力系统及其自动化学报》2020年第4期57-61,68,共6页岳远波 撖奥洋 张智晟 
国家自然科学基金资助项目(51477078)。
针对电力系统负荷的非线性预测问题,本文构造了一种基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型。该模型的隐含层采用脊波神经元,神经元的激励函数采用脊波变换函数。对该预测模型采用受限的玻尔兹曼机学习原理进行预训练,最后利...
关键词：深度脊波神经网络 短期负荷预测 玻尔兹曼机 粒子群优化算法 电力系统 
计及储能调度因素的短期负荷预测模型被引量：6
《电力系统及其自动化学报》2019年第7期57-63,共7页陈丽娜 撖奥洋 于立涛 张智晟 
国家自然科学基金资助项目(51477078);智能电网教育部重点实验室开放研究基金资助项目(2018)
为了进一步提升电力系统短期负荷预测模型的精度,提出了计及储能调度因素的短期负荷预测模型。预测模型考虑了数量日益攀升的储能用户对负荷预测产生的影响,并针对基于电价和基于合同两种储能调度运行控制策略,分别构造与其对应的储能...
关键词：电力系统 短期负荷预测 储能 ELMAN神经网络 实时电价 
基于深度递归神经网络的电力系统短期负荷预测模型被引量：41
《电力系统及其自动化学报》2019年第1期112-116,共5页于惠鸣 张智晟 龚文杰 段晓燕 
国家自然科学基金资助项目(51477078);智能电网教育部重点实验室开放研究基金资助项目(2018)
针对电力负荷非线性动态特性导致的负荷预测困难、预测精度低等问题,本文构建了深度递归神经网络短期负荷预测模型。在深度神经网络多隐层结构的基础上,深度递归神经网络增设了关联层,并以改进粒子群算法作为网络的优化学习算法,对模型...
关键词：深度神经网络 深度递归神经网络 改进粒子群优化算法 短期负荷预测 电力系统 
EM算法优化WDRNN短期负荷预测模型
《电力系统及其自动化学报》2010年第5期51-55,共5页刘远龙 龚文杰 徐超 张智晟 
山东电力集团公司科学技术项目(2010A-41)
提出了类电磁机制算法优化的小波对角递归神经网络的短期负荷预测模型,在常规的对角递归神经网络的隐含层神经元之间增加了同层神经元之间的相互连接,使隐含层单元之间存在相互的信息交换,模型的动态性能得到增强;隐含层函数采用小波函...
关键词：类电磁机制 小波对角递归神经网络 短期负荷预测 电力系统 
优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型被引量：4
《电力系统及其自动化学报》2009年第5期30-35,共6页张智晟 段晓燕 李伟婕 龚文杰 孙雅明 
山东省教育厅科技计划项目(J07WJ10);青岛大学引进人才科研基金项目(063-06300520)
提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形...
关键词：短期负荷预测 动态递归小波神经网络 分布估计算法 遗传算法 
基于混合粒子群算法的短期负荷预测模型被引量：14
《电力系统及其自动化学报》2008年第3期50-55,共6页王波 邰能灵 翟海青 叶剑 朱家栋 漆梁波 
由于电力负荷内在的非线性特性,传统基于梯度搜索的参数辨识技术可能陷入局部最优,影响了预测精度,故提出了混合进化和粒子群优化算法。将进化算法的基本思想引入粒子群优化算法,不但保持了粒子群算法结构简单、易于实现的特点,而且充...
关键词：外源自回归动平均 进化算法 粒子群优化 短期负荷预测 
基于免疫小波网络的短期负荷预测模型被引量：2
《电力系统及其自动化学报》2005年第6期31-34,共4页吴宏晓 侯志俭 
为了克服传统BP神经网络在结构设计和学习算法中存在的缺陷,提出了一种免疫小波网络(IW N)来预测电力系统短期负荷。在IW N的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出共生进化免疫规划算法,可以自动确定小波网络隐层神经元的数量和参数...
关键词：免疫小波网络 短期负荷预测 免疫规划 
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