| | | | | 基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测 | | | 史德明,李林川,宋建文 | | | 负荷是电力系统运行和规划的依据 ,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。文章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型 ;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是 :神经网络的输入为各种灰色模型 (GM)的预测结果 ,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量最近的 n个已知值 ,学习方法使用改进的 BP算法。所提方法综合了 GM预测所需原始数据少、方法简单 ,而神经网络具有非线性的拟合能力的特点 ,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行的和有效的
【作者单位】：天津大学自动化学院电力系 天津300072
(史德明;李林川);天津大学自动化学院电力系 天津300072(宋建文)
【关键词】：灰色预测;人工神经网络;组合预测
【分类号】：TM714;TP183
【DOI】：cnki:ISSN:1000-3673.0.2001-12-002
【正文快照】：
灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。灰色预测的模型简称 GM模型 ,它所需建模信息少、运算方便、建模的精度较高 ,因而在各种预测领域有着广泛的应用。近年来该理论已被引入电力系统负荷的预测中 ,获得了较好的效果。GM模型在预测中 ,对历史数据作不同的取舍时 ,其预测值并不相同 ,即这种预测结果将是一个预测值的区间 ,这就给预测人员的取舍带来一定困难。本文把 GM模型与人工神经网络模型结合起来 ,用对历史数据作不同取舍的 GM模型进行预测 ,然后用人工神经网络确定这些不同 GM模型的组合 ,最后得出… | | |  推荐 CAJ下载  PDF下载 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 | | | | POWER SYSTEM LOAD FORECASTING BASED UPON COMBINATION OF GREY FORECAST AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK | | | SHI De\|ming;LI Lin\|chuan;SONG Jian\|wen (Tianjin University;Tianjin 300072;China) | | | Load is the foundation of power system operation and planning. Accurate load forecasting is advantageous to improving the reliability and economic effect of power system. Based on the combination of grey forecast and artificial neural network a new method for power system load forecasting is put forward. In the grey forecasting, after differently accepting or rejecting historical data and through accumulation and generation, different models are established, then the different results of grey forecasting are combined by artificial neural network. For artificial neural network, its inputs are the forecasting results of different Grey Models and its output is the result of combination forecasting. The learning samples select n known values which are most close to the forecasted values and the learning method is modified BP algorithm. The presented method synthesizes the advantages of GM forecasting method, which is simple and needs less original data, and neural network which possesses the characteristics of nonlinear fitting, therefore the forecasting accuracy is improved. Calculation examples show that the presented method is feasible and effective.
【Keyword】：grey forecasting;artificial neural network;combined forecasting |
| | | | | | 1 | 李树广; 电网监控与预警系统的研制 [J];电网技术; 2006年09期 | | 2 | 陈淑燕,王炜; 交通量的灰色神经网络预测方法 [J];东南大学学报(自然科学版); 2004年04期 | | 3 | 李林川,吕冬,武文杰; 一种简化的电力系统负荷线性组合预测法 [J];电网技术; 2002年10期 | | 4 | 刘双,杨丽徙,王志刚,贾德峰,陈根永; 基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型 [J];电力自动化设备; 2003年03期 | | 5 | 李金颖,牛东晓; 非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究 [J];电网技术; 2003年05期 | | 6 | 蒋正威; 自然分形在负荷预测中的应用 [J];电网技术; 2004年24期 | | 7 | 张林,刘先珊,阴和俊; 基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用 [J];电网技术; 2004年19期 | | 8 | 张林,罗晓初,徐瑞林,赵理; 基于时间序列的电力负荷预测新算法研究 [J];电网技术; 2006年S2期 | | 9 | 耿伟华,孙衢,李兴源; 基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测 [J];电网技术; 2006年23期 | | 10 | 马庆元,郭继平,李宁; 城市燃气管网负荷预测方法 [J];鞍山科技大学学报; 2004年02期 |
|
| | | | | | 1 | 陆明勇,刘玫,张秋文; 跨断层短边测距资料处理中的GM模型 [J];地壳形变与地震; 2000年03期 | | 2 | 杨群,郭忠印,黄晓明; 灰色预测方法在沥青混合料永久变形研究中的应用 [J];公路交通科技; 2004年08期 | | 3 | 钱立全,杜长龙; 跳汰床层松散度的灰色预测及神经网络控制方法 [J];矿业工程; 2004年05期 | | 4 | 周晖; 灰色系统理论在电厂经济特性处理方面的应用 [J];广西水利水电; 1999年01期 | | 5 | 王静; 我国隐性就业规模的灰色估测 [J];当代财经; 2004年11期 | | 6 | 张立亭; 建筑物沉降变形的动态预测 [J];地矿测绘; 1999年01期 | | 7 | 刘永刚,张快富; 铁力木退化山地造林试验 [J];广西林业科学; 2003年01期 | | 8 | 俞志富,罗景青; 基于灰关联分析与D-S证据理论的多传感器雷达辐射源识别方法 [J];电讯技术; 2004年01期 | | 9 | 于江霞,王选仓,韩少华,秦振书; 基于加权灰色关联度的公路交通适应性评价 [J];公路交通科技; 2006年05期 | | 10 | 陆明勇; GM模型在南北地震带中南段地区强地震序列预测中的应用 [J];地震研究; 2002年03期 |
|
| | | | | | 1 | 朱春江,唐德善,马文斌; 基于灰色理论和BP神经网络预测观光农业旅游人数的研究 [J];安徽农业科学; 2006年04期 | | 2 | 李志芬,张家权; 平稳时间序列法的分析和应用 [J];东北水利水电; 2001年03期 | | 3 | 丁耀; 开关式风／光互补电站控制电源的设计 [J];电力电子技术; 1995年01期 | | 4 | 黄祖鑫; 我国风电建设的思索 [J];电力建设; 2000年12期 | | 5 | 马志强; 系统的可观测性与不良数据的再估计识别 [J];电网技术; 1979年02期 | | 6 | 马晓光,孟伟; 残差修正法在电力负荷预测中的应用 [J];电网技术; 2001年04期 | | 7 | 余存烨; 工业设备化学清洗中的腐蚀与控制 [J];腐蚀与防护; 2002年10期 | | 8 | 曹新功,任建中; 探测管道结垢的先进仪器──闭塞解析仪 [J];管道技术与设备; 1994年04期 | | 9 | 田心如,干莲君,姜爱军,项瑛; 江苏省旱涝分析及农田灌溉用水量的评估 [J];灌溉排水学报; 2003年03期 | | 10 | 姜利军,陈翔,王旭洪,赵润涛,盛玫,徐立强; 正交实验方法研究PECVD碳化硅薄膜的防水汽扩散性质 [J];功能材料与器件学报; 1999年04期 |
|
| | | | | | 1 | Chen J F,Wang W M,Huang C M; Analysis of an adaptive time-series autoregressive moving-average(ARMA)model for short-term load forecasting[J] [M];Electric Power Systems Research; 1995年 | | 2 | Rahaman S,Bhatnagar R; An expert system based algorithm for short term load forecasting[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 1988年 | | 3 | Hiroyuki Mori,Atsushi Yuihara; Deterministic annealing clustering for ANN-based short-term load forecasting[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 2001年 | | 4 | Ling S H,Leung F H F,Lam H K; Short-term electric load forecasting based on a neural fuzzy network[J] [M];IEEE Trans on Industial Electronics; 2003年 | | 5 | Liang R H,Cheng C C; Combined regression-fuzzy approach for short-term load forecasting[J] [M];IEE Proc.-Gener.Transm.Distrib; 2000年 | | 6 | Baran M E,Hsu M Y; Volt/var control at distribution substa-tion[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 1999年 | | 7 | Chen Shintzo,David C Yu; Weather sensitive short-termload forecasting using nonfully connected artificial neural network[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 1992年 | | 8 | Chow T W S,, Leung C T, et al; Neural network based short-term load forecasting using weather compensation[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 1996年 | | 9 | Alfuhaid A S, E12SayedM A, Mahmoud M S; Cascaded artificial neural networks for short-term load forecasting[J] [M];IEEE Trans on Power Systems,; 1997年 | | 10 | Mohan Saini, L ,Kumar Soni, M.; Artificial neural network-based peak load forecasting using conjugate gradient methods[J] [M];IEEE Trans on Power Systems; 2002年 |
|
| | | | | | 1 | 蔡斌,吴素农,王诗明,吴文传,张伯明,张长林,周栋梁; 电网在线安全稳定分析和预警系统 [J];电网技术; 2007年02期 | | 2 | 葛睿,董昱,吕跃春; 欧洲“11.4”大停电事故分析及对我国电网运行工作的启示 [J];电网技术; 2007年03期 | | 3 | 陈伟,吴耀武,娄素华,熊信艮; 基于累积式自回归动平均法和反向传播神经网络的短期负荷预测模型 [J];电网技术; 2007年03期 | | 4 | 巩保峰,董韬,赵树军,闫卫东; 电力系统长期负荷预测的组合预测 [J];江西电力职业技术学院学报; 2006年03期 | | 5 | 程宝清,韩凤琴,桂中华; 基于小波的灰色预测理论在水电机组故障预测中的应用 [J];电网技术; 2005年13期 | | 6 | 肖智宏,周晖,朱启晨; 基于灰色预测控制算法的发电机最优励磁控制 [J];电网技术; 2006年05期 | | 7 | 庄彦,康重庆,贾俊国,林弘宇; 售电市场变化特点的动态偏离份额分析法 [J];电网技术; 2007年12期 | | 8 | 赵锡平,宋岱,张国庆,韩新阳,胡兆光; 山东省气温与最大负荷和用电量的关联性分析 [J];电网技术; 2004年17期 | | 9 | 邢棉,杨实俊,牛东晓,孙伟; 多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测 [J];电网技术; 2005年04期 | | 10 | 李伟伟,罗滇生,姚建刚,张建波; 基于受约束区优先处理的城市配网规划变电站选址方法 [J];广东电力; 2007年02期 |
|
| | | | | | 1 | 康丽峰,尹成群,孙伟; 基于模糊聚类和灰色关联分析结合的神经网络负荷预测 [A];第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集 [C]; 2006年 | | 2 | 黄元生,郑燕,乞建勋; 基于最小二乘的支持向量机在电力需求预测中的应用 [A];中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集 [C]; 2005年 | | 3 | 王吉权,马力,赵玉林; 组合预测方法研究及其在电力负荷预测中的应用 [A];农业系统工程理论与实践研究——全国农业系统工程学术研讨会论文集 [C]; 2006年 | | 4 | 罗楠,朱业玉,杜彩月,王军,王红燕; 支持向量机方法在电力负荷预测中的应用 [A];中国气象学会2007年年会天气预报预警和影响评估技术分会场论文集 [C]; 2007年 |
|
| | | | 1 | 李林川,吕冬,武文杰; 一种简化的电力系统负荷线性组合预测法[J]; 电网技术; 2002年10期; 13-16 | | 2 | 周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇; 基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[J]; 电网技术; 2002年02期; 12-15+20 | | 3 | 阮萍,雷镇,王华; 基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测[J]; 计算机应用; 2004年S1期; 289-290 | | 4 | 梁海峰,涂光瑜,唐红卫; 遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J]; 电网技术; 2001年01期; 52-56 | | 5 | 牛东晓,陈志业,谢宏; 组合灰色神经网络模型及其季节性负荷预测[J]; 华北电力大学学报; 2000年04期; 1-6 | | 6 | 牛东晓,陈志业,邢棉,谢宏; 具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型[J]; 中国电机工程学报; 2002年01期; 30-33 | | 7 | 李斌,许仕荣,柏光明,李黎武; 灰色—神经网络组合模型预测城市用水量[J]; 中国给水排水; 2002年02期; 68-70 | | 8 | 阮萍,骆力明,王华; 基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测[J]; 首都师范大学学报(自然科学版); 2004年02期; 22-25 | | 9 | 刘双,杨丽徙,王志刚,贾德峰,陈根永; 基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型[J]; 电力自动化设备; 2003年03期; 62-64 | | 10 | 谢开贵,李春燕,俞集辉; 基于遗传算法的短期负荷组合预测模型[J]; 电网技术; 2001年08期; 20-23 |
|
| | | | | | 1 | 史德明,李林川,宋建文; 基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测 [J];电网技术; 2001年12期; 16-19 | | 2 | 孟明
,牛东晓
,关哲; 中长期电力负荷组合预测 [J];华北电力技术; 2004年06期; 47-49+52 | | 3 | 刘赛,陈光东; 层次分析法在电力负荷组合预测中的应用 [J];长沙电力学院学报(自然科学版); 2002年04期; 43-45 | | 4 | 史永,王鹏,张粒子; 一种实用的短期负荷组合预测方法 [J];现代电力; 2000年01期; 37-42 | | 5 | 毛弋; 灰色预测及决策在电力负荷预测中的应用研究 [J];常德师范学院学报(社会科学版); 1995年03期; 23-31 | | 6 | 戴雅丽; 异步电动机灰色预测控制系统仿真 [J];武汉船舶职业技术学院学报; 2005年06期; 42-43+46 | | 7 | 陈曦,丁明; 采用协整检验的电力系统组合预测建模条件判定方法 [J];电力自动化设备; 2003年08期; 21-24 | | 8 | 张珂,王生泽; 基于重复控制补偿的灰色预测PID控制器 [J];机床与液压; 2006年05期; 142-145 | | 9 | 王吉权,赵玉林; 组合预测法在电力负荷预测中应用 [J];电力自动化设备; 2004年08期; 95-97 | | 10 | 刘宪林,杨建,王明东; 励磁控制系统灰色预测PID控制仿真研究 [J];郑州大学学报(工学版); 2006年02期; 71-73 |
|
|
|
