收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于SA-BP算法的蒙西电力现货市场价格预测

王金鑫  蒋子彦  王琪  李东  于福荣  刘海  任婧媛  
【摘要】:针对传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,结合模拟退火算法中的随机扰动机制和BP神经网络的梯度下降法对神经网络阈值与权值进行调整,从而避免BP网络陷入局部最优陷阱。同时针对蒙西电力市场外送电量、新能源装机占比高的特点,将样本预处理为预测净负荷与历史电价,以减少因外送电量与新能源因素产生的预测误差。最后采用蒙西电力市场历史运行数据对电价进行预测。结果表明,经模拟退火算法优化后的BP神经网络模型可根据蒙西电力市场特征,对电价进行有效预测。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前17条
1 徐元中;曹翰林;吴铁洲;;基于SA-BP神经网络算法的电池SOH预测[J];电源技术;2020年03期
2 肖仁鑫;宋新月;张梦帆;夏雪磊;肖佳鹏;;基于长短期记忆神经网络的健康状态估算[J];农业装备与车辆工程;2020年04期
3 李娜;李郁侠;;粒子群-神经网络混合算法在短期电价预测中的应用[J];水力发电学报;2009年03期
4 汤伟;杨铖;谢芝东;程琦;;综合主成分分析及改进神经网络的电压稳定控制方法[J];微型电脑应用;2021年08期
5 满红;贾世杰;;基于小波分析和神经网络的异步电机早期故障诊断[J];大连交通大学学报;2011年03期
6 周曲;邱晓燕;;基于改进蚁群神经网络的短期负荷预测[J];四川电力技术;2009年05期
7 张宝芳;李晓东;;基于多因素粒子群—神经网络算法的短期电价预测[J];科技信息;2009年24期
8 何昊;黄毅;郭婷婷;高强强;吴俊伟;房梦程;;基于神经网络的新能源汽车电池故障诊断系统设计[J];电子技术;2021年06期
9 龚晓峰,薛琪伟;神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电机的鲁棒控制[J];中小型电机;2005年03期
10 金鑫;李龙威;季佳男;李祉歧;胡宇;赵永彬;;基于大数据和优化神经网络短期电力负荷预测[J];通信学报;2016年S1期
11 孟凡青;解大;;基于盲数和神经网络的电价预测模型[J];电力系统保护与控制;2009年16期
12 罗欣;周渝慧;郭宏榆;;基于混沌因子及相空间重构后的神经网络短期电价预测的研究[J];继电器;2008年01期
13 李红波,吴渝,张宗益,王建国;基于神经网络的短期电力负荷预测[J];渝州大学学报(自然科学版);1997年01期
14 袁萌;;基于卷积神经网络的电厂热能联合循环控制[J];电工材料;2020年04期
15 张宇泽;张颖;张黎元;刘祚安;;基于竞争神经网络的变电站巡视周期分类[J];科技创新与应用;2020年18期
16 杨昊岩;张海龙;;结合相似日与改进神经网络的短期光伏发电预测[J];广西电业;2020年04期
17 李畸勇;班斓;;基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究[J];华北电力大学学报(自然科学版);2020年04期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 李淋雨;邱寅祺;何星;;基于LSTM的火电厂入口硝浓度预测方法研究[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
2 潘岚川;马乐乐;刘向杰;;基于卷积神经网络的一次风机故障预警研究[A];第31届中国过程控制会议(CPCC 2020)摘要集[C];2020年
3 康忠健;罗霖;;基于长短期记忆网络的配电网线损预测方法研究[A];第三十九届中国控制会议论文集(7)[C];2020年
4 徐硕;;集合经验模态分解的多路-多级神经网络风功率预测模型[A];用电与能效专题讲座暨智能用电及能效管理技术研讨会论文集[C];2019年
5 李玉缝;;基于BP神经网络的主备频率源时差预报方法[A];中国天文学会2018年学术年会摘要集[C];2018年
6 陈佳;;神经网络在上海天然气日负荷预测中的应用[A];第二届中国城市燃气论坛——燃气青年工程师论坛资料汇编[C];2009年
7 易健雄;朱大奇;陈昕静;;量子神经网络在电机转子故障辨识中的应用研究[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
8 潘庭龙;纪志成;沈学芹;;基于复合神经网络的感应电机直接转矩控制[A];第十七届全国过路控制会议论文集[C];2006年
9 夏靖波;邹铁鹏;王师;吴恩庚;陆增喜;;基于神经网络微小电容测量方法的研究[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
10 彭道刚;杨平;王志萍;徐春梅;曾婧婧;;基于自组织竞争神经网络的热工设备状态诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
11 林开英;俞集辉;袁严辉;;基于神经网络和趋势组合的短期电力负荷预测模型研究[A];四川省电工技术学会第七届学术年会论文集[C];2003年
12 朱锋;孙辉;周玮;;基于相似日聚类的神经网络风速预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
13 韩丞智;牛风雷;郭张鹏;;神经网络在温度对氧化铅恒流冲蚀溶解速率影响研究中的应用[A];第十五届全国反应堆热工流体学术会议暨中核核反应堆热工水力技术重点实验室学术年会论文集[C];2017年
14 高志勇;潘平洋;;神经网络在风机故障预警中的应用[A];第六届中国风电后市场交流合作大会论文集[C];2019年
15 王利霞;蔡金锭;林礼清;;基于GA-BP神经网络的故障诊断专家系统在水轮机组中的应用[A];2006中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2006年
16 许军;杜康;张耀辉;朱晓兵;;基于PSO-BP神经网络的电连接器腐蚀失效分析方法研究[A];第七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议会刊[C];2013年
17 马良玉;盖银平;史振兴;;600MW超临界锅炉过热汽温反馈补偿神经网络逆控制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
18 那琼澜;郭加齐;邬小波;杨艺西;;基于大数据技术的电力神经网络分析方法[A];2019智能电网新技术发展与应用研讨会论文集[C];2019年
19 金武杰;江萍;李树丰;李创;陈玮杰;申兴发;;基于多源数据融合的故障预测与驻点规划[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
20 黄雪莜;熊俊;梁倩仪;杜乐;;基于BP神经网络算法的10kV电缆线路故障检测系统的设计[A];全国智能用电工程建设经验交流会论文集(2020年)[C];2020年
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 陈涵瀛;核电站热工水力系统工况预测与诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
2 杨旭辉;基于神经网络的C-ADS InjectorⅡ束流偏移校准技术研究[D];兰州大学;2019年
3 李天;含风电场的电力系统功率预测与优化调度研究[D];华北电力大学(北京);2018年
4 雷学文;基于深度神经网络的风功率日前预测与电力系统联合调度研究[D];西安理工大学;2018年
5 李蒙;基于深度小世界神经网络的风机变工况变桨故障诊断研究[D];北京交通大学;2020年
6 郭鹏;Hopfield神经网络及其在电厂中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 周虎;模糊聚类分析与神经网络代数算法相结合的短期负荷预测[D];湖南大学;2011年
2 翁陈宇;基于神经网络的短期电价预测[D];西南交通大学;2007年
3 张涛;一种基于长短期记忆神经网络的火电厂NO_x排放量预测方法[D];华北电力大学(北京);2019年
4 唐诗洁;燃煤电厂SCR脱硝催化剂寿命预测[D];华北电力大学(北京);2019年
5 陆俊峰;基于EMI技术的电机振动噪声分析与优化[D];安徽理工大学;2019年
6 王刚;基于深度学习的锂电池褶皱检测系统的研究与实现[D];辽宁大学;2019年
7 钱烈江;基于神经网络的铝厂天车绝缘监测技术研究及实现[D];湖南工业大学;2019年
8 白会杰;基于人工智能的光伏发电短期功率预测技术[D];北京交通大学;2019年
9 陈张辉;基于改进AFSA-BP神经网络的SAW-RFID湿度传感器温度补偿研究[D];合肥工业大学;2019年
10 夏克刚;动力电池组健康状态监测和寿命预测的研究[D];温州大学;2019年
11 章学树;基于进化算法和神经网络的架空线路防雷优化设计研究[D];温州大学;2019年
12 张沛尧;过热器喷水减温系统神经网络逆模型及汽温优化控制[D];华北电力大学;2019年
13 李晓;超临界机组汽温系统复合建模研究[D];华北电力大学;2019年
14 强硕;基于神经网络的电锅炉动态过程建模研究[D];华北电力大学;2019年
15 张展耀;基于深度学习理论的光伏功率短期预测研究[D];华北电力大学;2019年
16 李伟;基于EEMD和集成神经网络的光伏短期功率预测[D];华北电力大学;2019年
17 骆东阳;基于深度神经网络的机炉协调系统建模研究[D];华北电力大学;2019年
18 王碧霄;基于深度学习的电力视觉终端目标检测系统研究[D];华北电力大学(北京);2019年
19 姚春晓;广域可调节负荷的辨识方法研究[D];华北电力大学(北京);2019年
20 徐京京;基于聚类和神经网络的异常数据识别算法研究[D];华北电力大学(北京);2019年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978