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  1. 基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测.caj

  2. 下载的论文， 对短期负荷预测感兴趣 可参考。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-15
    • 文件大小：112640
    • 提供者：Ljk_564

  1. 负荷预测相关论文（共9篇）

  2. Electric load forecasting using an artificial neural network Electric Load Forecasting 变电所变压器节能增效的优化数学分析 变电站变压器经济运行实时监控系统 变压器经济运行的神经网络控制系统 基于SCADA实时数据的变压器经济运行方式研究 基于负荷预测的变压器经济运行自动投切装置 现行电价与变压器经济运行分析 一种整合多种计算方法的短期负荷预测模型

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：kingpaladin

  1. 基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

  2. 基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-15
    • 文件大小：230400
    • 提供者：waityinhe

  1. 一种规范化的处理相关因素的短期负荷预测新策略

  2. 　该文提出了一种规范化的可以直接考虑各种相关因素的短期负荷预测新策略。这种策略不仅可以考虑已经被详细研究过的气象因素, 而且可以同时考虑一般性的分类指标, 如工作日、 休息日,正常日、节假日等。设计了一个规范化的相关因素映射数据库, 用以反映不同影响因素在映射函数上的差异。 根据模式识别的基本原理, 应用聚类分析方法描述由于相关因素的不同而导致的待预测日与历史日之间的差异程度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-24
    • 文件大小：285696
    • 提供者：yl00043

  1. 基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测

  2. 采用新的预测技术进行负荷预测，效果不错！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-20
    • 文件大小：422912
    • 提供者：chuchudongren13

  1. 电力系统短期负荷预测综述

  2. 对短期负荷预测做了一个比较详细的小结，可供负荷预测专业人士参考！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-20
    • 文件大小：578560
    • 提供者：chuchudongren13

  1. 电力系统短期负荷模型预测研究

  2. 电力系统短期负荷模型预测研究

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-05-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hulei_accp

  1. 基于ARIMA算法和小波分析+BP神经网络算法的短期负荷预测

  2. 我们用了两种算法对PJM某区电力负荷进行超短期预测。ARIMA算法预测速度较快，平均误差在3%以内，特别适合这种超短期负荷预测，而小波分析+BP神经网络算法是一种适应性比较广的算法，在此次超短期负荷预测中它的平均误差在7%以内，预测时间相对更长。 此程序由华北电力大学电力专业学生编写，采用了VB、MATLAB混合编程（VB的界面，MATLAB的内核），利用了2种算法实现电力负荷超短期预测，这2种方法都是当前较先进实用的算法，十分有启发性。

  3. 所属分类：教育

  1. 最小二乘支持向量机LSSVM

  2. 介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-15
    • 文件大小：334848
    • 提供者：xukeleixkl

  1. 原创问题自适应Kalman滤波电力系统短期负荷滤波预测-kmf.m

  2. 原创问题自适应Kalman滤波电力系统短期负荷滤波预测-kmf.m % y:测量负荷数据（N天同一时刻） % T：日最高温度 % N：数据量 % kk:预测步长 %% 模型% 系统方程 % [x     [b b b      [x        [v1 %  x    =    1    0    0       *   x        0 %  T]      0    0    1]          T]           v2] % 观测方程 % y=[1 0 0]*[x x T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

  2. 针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38635323

  1. 基于EEMD-SE和GARBF的短期电力负荷预测

  2. 为了提高短期电力负荷的预测精度，提出了集合经验模态分解（EEMD）-样本熵（SE）和遗传算法（GA）来优化RBF神经网络的组合方法。利用EEMD分解法自适应地对负荷序列进行分解，结合样本熵对复杂度相似的子序列进行合并，有效减小了运算规模。基于各个子序列复杂度的差异构建相应的RBF神经网络模型，利用遗传算法避免神经网络陷入局部最优和收敛性问题，进而对合并的新子序列进行预测并叠加得到最终预测结果。仿真结果表明，该预测算法具有良好的预测效果，满足短期电力负荷预测的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_38702110

  1. 基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法_张宇帆.pdf

  2. 超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据， 预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前 预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据 资源，提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超 短期预测方法，该方法包括输入数据的预处理、深度长短时 记忆(long short-term memory，LSTM)网络的构建以及模型 的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻 找最优超参数，并在该超参数下选择泛化能力最优的模型，与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实，深度

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：SparkQiang

  1. 分解组合模型在短期燃气预测中的应用

  2. 在对城市燃气负荷数据特性进行分析的基础上，提出了针对城市燃气负荷量短期预测的思想即分解-组合预测模型，同时提出了三种分解方法对分解-组合预测模型进行了验证。首先在建模之前运用数据挖掘的方法对原始数据集进行了离群点挖掘与修正；其次，为了验证准确性，将三种方法的预测结果与其他单一、组合模型预测结果进行对比；最后为了验证该模型的有效性、适用性，对特殊日期、天气和其另一组燃气负荷量数据集进行了建模和预测，通过对预测值和实际值的误差分析，实验结果进一步验证了分解-组合模型的适应性和准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：470016
    • 提供者：weixin_38545463

  1. 基于改进GWO和ELM的云计算负荷预测研究

  2. 为了提高负荷短期预测的准确性和稳定性，提出了一种结合改进的灰狼优化（IGWO）和极限学习机（ELM）进行短期云计算资源负荷预测的模型。 改进的GWO算法用于搜索与ELM的预测性能密切相关的最佳ELM参数。 实验结果表明，IGWO-ELM模型可以准确地表征云计算资源短期负载的复杂趋势，并且与参考模型相比，可以有效地提高预测模型的准确性和稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38704922

  1. 不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析

  2. 电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值。考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性能。仿真结果表明,经典混沌方法对小数目训练样本效果明显,随着样本数目的增多,智能混沌方法的优势渐显,其中最小二乘支持向量机有优异的预测精度和运算速度,且较神经网络对样本数目的依赖性小。欧洲智能技术网络(EUNITE)预测结果表明,最小二乘支持向量机能灵敏捕获小样本混沌电力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38576045

  1.  基于EMD和神经网络的短期电力负荷预测

  2. 提出了采用经验模态分解（EMD）和神经网络结合的方法对短期电力负荷进行预测。通过EMD算法将电力负荷的时间序列分解为若干个固有模态函数，采用神经网络对各个固有模态函数分别预测，然后求和重构各个固有模态函数的预测值，最后得出总的负荷预测值。通过仿真分析，该方法相对于采用单一的神经网络预测降低了预测误差，改善了短期负荷预测的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38702047

  1. 一种新的粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

  2. 通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38628362

  1. 基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法

  2. 针对配电网运行中长期存在的台区重过载问题，提出基于关联规则挖掘的重过载影响因素分析方法，从设备和用户属性、自然环境、短期负荷特性中挖掘针对各类重过载事件的关联规则。从关联项中提取重过载影响因素，并基于机器学习模型，建立重过载事件预测模型，实现对重过载事件的短期预测。最后利用业务系统实际数据，对所提方法进行了效果验证。算例结果表明，新方法能够更为系统、全面地刻画重过载事件，提出的重过载预测模型在命中率和准确率方面表现良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663516

  1. 电力调度交换机短期负荷智能预测方法研究

  2. 针对电力调度交换机短期负荷预测，采用传统方法受到外界因素影响，导致预测效率较低，为了解决该问题，提出了基于神经网络短期负荷智能预测。综合时间和气温数据，设计训练样本选取流程。根据选取结果，分析神经网络接入方式，通过明确输入、输出和隐含层节点数量，对不同神经元进行训练，形成10-6-1的神经网络结构。在该结构下，计算一天某刻负荷均值和方差，并对温度和天气数据分别进行量化和编码处理，由此实现短期负荷智能预测。通过对比结果可知，该方法最高预测效率可达到98%，为电力调度交换机稳定运行提供数据支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663151
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