資料介紹
本文應(yīng)用目前較為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào),主要進(jìn)行了以下工作:
1.了解電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀,總結(jié)國內(nèi)外的研究方法。
2.深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)知識(shí),設(shè)計(jì)出用共軛梯度算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò),并將它應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)報(bào)中,收到了很好的效果。相比普通的BP網(wǎng)絡(luò),不但預(yù)報(bào)精度大大提高,而且學(xué)習(xí)時(shí)間也縮短許多。
3.學(xué)習(xí)小波理論,嘗試將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,設(shè)計(jì)出一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào),收到了很好的效果。
4.提出一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即RAN網(wǎng)。它是一種能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度而自動(dòng)添加或刪除其隱層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),嘗試將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào),同樣收到了很好的效果,并且將三種方案進(jìn)行了比較。
1.了解電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀,總結(jié)國內(nèi)外的研究方法。
2.深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)知識(shí),設(shè)計(jì)出用共軛梯度算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò),并將它應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)報(bào)中,收到了很好的效果。相比普通的BP網(wǎng)絡(luò),不但預(yù)報(bào)精度大大提高,而且學(xué)習(xí)時(shí)間也縮短許多。
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