基于GN_BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测

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基于CNNGRU混合神经网络的负荷预测方法

基于CNNGRU混合神经网络的负荷预测方法一、本文概述随着电力市场的不断发展，负荷预测已成为电力系统规划和运行管理中的重要环节。

负荷预测的准确性对于电力系统的稳定、经济运行至关重要。

近年来，技术的发展为负荷预测提供了新的解决思路。

其中，基于深度学习的负荷预测方法因其强大的数据处理能力和非线性映射能力而受到广泛关注。

本文提出了一种基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法，旨在提高负荷预测的准确性和稳定性。

本文首先介绍了负荷预测的背景和意义，分析了传统负荷预测方法的不足和局限性。

然后，详细阐述了CNN-GRU混合神经网络的基本原理和结构特点，包括卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势以及门控循环单元（GRU）在处理时间序列数据时的有效性。

接着，本文详细描述了基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法的设计和实现过程，包括数据预处理、网络结构设计、训练过程及参数优化等方面。

通过实际算例验证了本文所提方法的有效性和优越性，为电力系统负荷预测提供了新的思路和方法。

本文的研究不仅有助于提高负荷预测的准确性和稳定性，还为电力系统规划和运行管理提供了有益的参考。

本文的研究也为深度学习在电力系统其他领域的应用提供了借鉴和启示。

二、背景知识负荷预测，作为能源管理和电力系统规划中的关键环节，其准确性与实时性对于电力系统的稳定运行和经济效益具有重要影响。

近年来，随着技术的飞速发展，越来越多的学者和工程师开始尝试将机器学习算法应用于负荷预测领域。

其中，深度学习作为机器学习的一个分支，因其具有强大的特征提取和自学习能力，在负荷预测领域展现出了巨大的潜力。

卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，它在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成功。

CNN通过卷积操作，能够有效地提取输入数据的局部特征，并通过逐层卷积和池化操作，逐步抽象出高层次的特征表示。

这使得CNN在处理具有局部相关性的数据时表现出色，如时间序列数据、图像数据等。

基于遗传算法优化前馈神经网络模型的配电网短期负荷预测

基于遗传算法优化前馈神经网络模型的配电网短期负荷预测摘要：随着能源需求的不断增长，配电网短期负荷预测变得越来越重要。

传统的负荷预测模型在准确性和鲁棒性方面存在一定的局限性。

本文提出了一种基于遗传算法优化的前馈神经网络模型，该模型能够更准确地预测配电网短期负荷。

实验结果表明，该模型相比传统模型具有更高的准确性和稳定性，可为配电网的运行和管理提供更可靠的参考。

1. 研究背景随着社会经济的迅速发展和技术的不断进步，能源的需求量也在不断增加。

配电网作为能源供应的重要组成部分，其负荷预测对于保障电网的安全运行和合理调度至关重要。

短期负荷预测是指在未来一段时间内（通常是数小时或一天内），对配电网的负荷需求进行准确预测。

准确的短期负荷预测可以帮助电力系统的调度员制定合理的发电计划，合理地安排电网的运行和管理。

而不准确的负荷预测则可能导致电网过载或者能源浪费。

目前，配电网短期负荷预测主要采用传统的时间序列分析方法或者基于统计学的方法。

这些方法往往在准确性和鲁棒性上存在一定的局限性，特别是面对负荷波动较大或者存在噪声干扰时。

研究如何利用先进的计算机科学和人工智能技术来提高负荷预测模型的准确性和鲁棒性，成为当前配电网领域的研究热点之一。

3. 研究内容本文以配电网的历史负荷数据为基础，结合遗传算法优化的前馈神经网络模型，建立配电网短期负荷预测模型。

具体研究内容包括以下几个方面：（1）历史负荷数据的预处理：首先需要对历史负荷数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等步骤，以便于建立神经网络模型。

（2）前馈神经网络模型的建立：在预处理完负荷数据后，利用前馈神经网络模型来对负荷进行预测。

前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，具有较好的拟合能力和泛化能力。

（3）遗传算法的优化：为了进一步提高神经网络模型的预测性能，本文引入遗传算法对网络结构和权值进行优化。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的全局寻优算法，可以高效地找到神经网络模型的最优参数。

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。

正确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电力供需平衡，提高电力系统的可靠性和经济性。

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）作为一种强大的建模工具，已经在负荷预测领域取得了很好的效果。

本文将介绍基于BNN方法进行短期负荷预测的指南。

首先，我们需要准备历史负荷数据作为训练样本。

这些历史负荷数据通常包括负荷的时间序列和对应的日期时间信息。

为了提高预测模型的准确性，我们可以考虑使用一些相关的影响因素作为特征变量，例如天气数据、季节性因素等。

接下来，我们需要选择一个合适的BNN模型结构。

BNN是一种基于神经网络的概率图模型，可以有效处理不确定性问题。

常见的BNN模型包括Bayesian Feedforward Neural Network（BFNN）、Bayesian Recurrent Neural Network（BRNN）等。

根据实际需求，选择一个适合的模型。

在训练BNN模型之前，我们需要进行数据预处理。

常见的预处理方法包括标准化、归一化等，以提高数据的可比性和模型的训练效果。

接着，我们可以使用一些常见的优化算法训练BNN模型，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。

在进行优化算法调参时，可以使用交叉验证的方法选择最优的参数配置。

训练好BNN模型后，我们可以进行负荷预测。

预测的输入是未来一段时间的特征变量，输出是对应时间段的负荷预测结果。

预测结果可以是点预测，也可以是概率分布预测。

最后，我们需要评估负荷预测的准确性。

常见的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolute Error，MAE）等。

通过对预测准确性的评估，可以判断BNN模型的负荷预测效果，并进行相应的改进。

基于RBF神经网络的短期负荷预测

出各点的密度，公式如下:
只-
遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代与进化的搜索方法，是一种通用的自适应随机搜索方法，对优化设计限制较少，而且能以较大的概率求得全局最优解。用遗传算法训练神经网络可以克服神经网络原有固定结构学习方法的缺陷，从中找到合适的网络结构，因而具有广
取 0.9。
式=a 。 1一么 x + a ( ) 减二 x， 1一凡 a + a ( )
研究与开发
基于 RBF 神经网络的短期负荷预测
王黎明王艳松
( 中国石油大学信息与控制工程学院，山东东营 2 706 ) 5 1 摘要针对 BP 网络的缺陷，提出了一种基于 RBF 神经网络的短期负荷预测方法，利用遗传算法训练神经网络，使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。关键词: 短期负荷预测; RBF 网络;Forecasting Algorithm
B SSe d o n R B F N e u f a l N et w o r k
下王 Liming 下 ng y nsong 珑ng a V a (China University of Pet oleum， r Dongying， Shandong 257061)
to the f ult of BP neural network， PaPer Presents a shor 一 a this t term load o f recasting algorithm based on RBF neural network and take genetic algor thm to t ain neural networ . i r k The result of study indicates that this method can gain a higher f recasting Precision. o

基于RBF神经网络的短期负荷预测方法综述

基于RBF神经网络的短期负荷预测方法综述彭显刚;胡松峰;吕大勇【摘要】This paper introduces the concepts of the power system short-term load forecasting methods based on RBF neural network, and discusses its specific implementation approach. The continuous improving process of this method is reviewed by analogy analysis, and the progress made in practice is pointed out. Then, the basic principles and technical characteristics of several maturer RBF neural network prediction models are given with comparison and evaluation. According to the actual characteristics and new situations of power system operation, the method is analyzed from three aspects of improved algorithm, the original load data selection and combination of the actual load characteristics. The development space of continuous improvement in the field is discussed, finally the further development trend of technology in this field is prospected.%介绍了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测方法的相关概念,论述其具体实现途径.通过类比分析的方法对该类预测方法改进的过程进行回顾,指出其在实践中取得的进步.阐述了一些比较成熟的基于RBF神经网络预测模型的基本原理和技术特点,并对它们进行了评价.根据电力系统运行的实际特点和面临的新情况,从算法改进、原始负荷数据筛选和如何结合实际负荷特点等三方面对该方法进行分析.探讨了该领域持续改进的发展空间,指出了该领域进一步发展的技术趋势.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2011(039)017【总页数】5页(P144-148)【关键词】短期负荷预测;人工神经网络;RBF径向基神经网络;粒子群优化;智能单粒子优化【作者】彭显刚;胡松峰;吕大勇【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州510006;广东工业大学自动化学院,广东广州510006;辽宁省电力有限公司锦州供电公司,辽宁锦州121000【正文语种】中文【中图分类】TM7150 引言短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分，它主要用于预报下一时段未来24 h至几天内的系统负荷。

基于模糊控制的RBF神经网络电力系统短期负荷预测

最后的结果。
对于ＲＢＦ网络的数学描述可表达为：在ｎ维空间中，给定Ｎ个输人样本Ｘ；＝（ｉ＝１，２， …，Ｎ），则网
络隐含层的第ｋ个节点的输出可以表示为：
ｒｋ＝Ｒ（一ＴＩ）（１）其中，Ｘｉ表示有ｎ维输入向量；Ｔｋ表示第ｋ个隐层节点的中心，ｋ＝ｌ，２， …，ｌ；Ｉｌ通常为欧式范数；
基于模糊控制的ＲＢＦ神经网络电力系统短期负荷预测
崔艳艳，程亚维
（济源职业技术学院ａ．电气工程系；ｂ．信息工程系，河南济源４５９０００）摘要：文章提出了一种模糊控制与ＲＢＦ神经网络相结合的电力系统短期负荷预测算法，用以解决传统
图２模糊控制ＲＢＦ网络预测系统工作流程
３电力系统短期负荷预测实例分析
为了验证该方法的有效性和精确性，选取河南省某地区某天２４小时内的电力负荷进行预测。本文建立２４个ＲＢＦ神经网络预测模型，每个神经网络的输人层节点为１２个，隐含层节点为ｌ６个，输出层节点为１个。该算法并与传统的ＲＢＦ神经网络算法进行比较，其负荷预测曲线如图３所示，相对误差曲线如图４所示。ＲＢＦ和模糊控制ＲＢＦ模型的预测数据进行对比，结果如表１所示。
０前言
近年来随着竞争机制的不断引人，我国的电力系统正由垄断经营阶段逐步向发电竞争阶段过渡，负荷预测工作也随之逐步发生转变 … 。负荷预测的重要性已经得到普遍重视，负荷预测的手段已由先前

基于人工神经网络的微电网短期负荷预测

基于人工神经网络的微电网短期负荷预测苏尤丽【摘要】根据微电网的负荷及影响负荷变化因素的气温、气象特征等数据,建立了基于 BP(误差反向传播)神经网络和 RBF(径向基函数)神经网络的微电网短期负荷预测模型。

通过 MATLAB 仿真,对两种模型的未来24 h 短期负荷预测进行比较,验证了两种模型的有效性和可行性。

仿真结果表明,与 BP 神经网络相比,RBF 神经网络预测方法具有较高的预测精度和较快的收缩性,更适合微电网的短期负荷预测。

%In this paper,two kind of short term load forecasting model of micro-grid based on Back Propagation (BP)and Radial Basis Function (RBF)neural network was proposed by analyzing of load and the related data of temperature and weather characteristics.The short term load forecasting was compared by using of the two models for a 24 hours ahead forecasting,which verifies the effectiveness and feasibility of the proposed two pared with the BP neural network,the simulation results show that the RBF neural network has high prediction accuracy and fast contraction,more suitable for the short term load forecasting of micro-grid.【期刊名称】《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》【年(卷),期】2016(045)001【总页数】3页(P43-45)【关键词】微电网;短期负荷预测;BP 神经网络;RBF 神经网络;预测精度;收缩性【作者】苏尤丽【作者单位】新疆财经大学计算机科学与工程学院，新疆乌鲁木齐 830012【正文语种】中文【中图分类】TM715+.1微电网是一种将风能、太阳能等分布式新能源、负荷、储能装置、变流器,以及监控保护装置有机地整合在一起的小型发配电系统[4].作为一种新型的发配电系统,微电网已成为大电网不可缺少的有力补充,并能够提高电网运行的可靠性和经济性.当外电网发生故障时,可以作为备用电源向电网提供支撑,也可以根据负荷需求独立运行,保证局部供电的可靠性.微电网不仅能够有效解决分布式新能源的并网问题,而且可以实现电力资源的优化分配和现有能源的最大化利用.微电网的负荷预测是微电网能量管理系统中的重要组成部分,是实现微电网智能化管理的重要前提,在微电网系统的安全、稳定和经济运行中起着重要作用[2].随着电力负荷预测技术的发展,其研究方法不断更新和多样化.近年来,混沌时间序列法、人工神经网络,以及支持向量机等方法广泛应用于电力系统的负荷预测研究,其中神经网络被认为是短期负荷预测较为理想的方法之一.由于独立运行的微电网负载单一、负荷小,导致电网惯性较小、随机波动性较强,因此传统的预测方法因预测精度低,不适合微电网的短期负荷预测.人工神经网络方法能够充分逼近任意复杂的非线性关系,具有极快的学习收敛速度[3],并且可以不必预先知道输入量和预测值之间的数学关系,可以方便地考虑日期、时间、气象特征等对微电网的短期负荷产生影响的因素.本文采用误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和径向基函数(Radial-Basis Function,RBF)神经网络,分别建立基于BP神经网络和RBF神经网络的微电网短期负荷预测模型,对某偏远地区校园微电网的短期负荷进行预测分析,为偏远地区校园微电网的管理提供参考.通常,电力负荷需求取决于月、日、时间和气象特征等因素,若在短期负荷预测中使用神经网络,则天气、气象特征将视为重要因素,尤其每小时温度在短期负荷预测中起着重要作用.本文用于微电网的短期负荷预测数据采用某偏远地区校园微电网一年间每小时的负荷数据,以及由该地区气象数据采集系统观测到的同年每小时的温度、风速、湿度等与短期负荷预测相关的数据构成.选择与负荷相关性较高的月、日、时间、气温、风速、湿度和负荷等作为样本输入数据,输出数据为预测对象日(12月3日)的未来24 h短期负荷预测值.样本输入、输出数据确定后,对其进行归一化处理,将数据处理为在区间 [0,1]之间的数据.基于BP神经网络的微电网短期负荷预测模型,由隐含层的神经元数(5到20)依次叠加形成的16组神经网络构成,如图1所示.通过对16组神经网络分别进行网络训练,得到最佳网络,并将其应用于某偏远地区校园微电网的短期负荷预测.通过对BP神经网络进行预测训练,在设计的16组神经网络中,采用隐含层神经元数为11的神经网络为精度较高的最佳神经网络,该神经网络的平均绝对百分比误差为7.16%.将选出的最佳神经网络直接应用于某偏远地区校园微电网的未来24 h短期负荷预测,MATLAB仿真[4]结果(图2)表明,该神经网络模型适合上述微电网的短期负荷预测,验证了方法的有效性和可行性.样本输入和输出数据与上节相同,采用“数据块”模式进行输入和输出.确定样本输入和输出数据后,使用其数据关系进行RBF神经网络设计与训练.RBF网络的输入层神经元数为104,输出层神经元数为24; 用于RBF神经网络训练的参数有网络训练目标误差值,最大神经元数(MN)和径向基函数的分布密度(SPREAD)等.这些参数的确定采用试凑法对参数进行变动而获取.因为日负荷变化随不同日期具有不同特征,所以将数据按日期类型划分为星期一至星期日的7种类型数据.分别对星期一至星期日的7种类型数据进行预测网络训练,建立了基于RBF的最佳神经网络,如图3所示.采用平均绝对百分比误差对获得的负荷预测值与实测值进行误差分析,以此来验证和评估预测方法的准确率和预测效果.将建立的基于RBF神经网络的微电网短期负荷预测模型应用于某偏远地区校园微电网的未来24 h短期负荷预测,预测对象日为12月3日,MATLAB仿真结果如图4所示.短期负荷预测结果表明,RBF神经网络的平均绝对百分比误差为5.5%,与BP 神经网络预测相比,RBF神经网络的负荷预测结果更贴近实际负荷,显示出其较高的预测精度.本文采用两种神经网络方法,建立了基于BP神经网络和RBF神经网络的微电网短期负荷预测模型.通过对某偏远地区的校园微电网短期负荷进行MATLAB仿真计算,验证了两种预测方法的有效性和可行性.由仿真结果可知,与BP神经网络相比,RBF 神经网络具有较高的预测精度和较快的收缩性,因此基于RBF神经网络的预测方法更适合微电网的短期负荷预测.hriUUG.。

基于RBF神经网络的短期负荷预测

段，克服了ＢＰ方法的不足，具有广阔的应用前景。１基于ＲＢＦ神经网络短期电力负荷预测模型
：
其中Ｉ１・Ｉｌ为欧式范式，叮ｋ为节点的基宽度参数，Ｃ为第ｋ个高斯函数的中心值，隐含层节点输出范围在（０，１）之问。输入
电力系统的负荷预测是从己知的电力需求出发，通过对历史数据的分析，并考虑经济气候等诸多因素，对未来某一段时期的用电需求做出预测。电力系统的负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门十分重要的一项工作之一，它对于经济合理地安
吕二争王小平（五邑大学信息工程学院，广东江门５２９０２０）
摘要
短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项重要的内容，传统的电力负荷预测方法都是建立在线性假设基础之上。由于预测精度低，难以满足现在电力部门的要求。人工神经网络己被应用在电力负荷预测中，并取得了较为理想的结果。主要基于神经网络的负荷预测模型，通过ＭＡＴＬＡＢ仿真实验平台，构建ＲＢＦ神经网络模型，并用历史电力负荷数据进行训
１４０
基于基于ＲＢＦ神经网络的短期负荷预测
Ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍＬｏａｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＲＢＦＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ

基于循环神经网络的短期负荷预测方法研究

基于循环神经网络的短期负荷预测方法研究随着人们对能源的需求越来越高，供电系统的稳定性越来越成为人们关注的焦点。

其中，负荷预测是供电系统稳定运行的重要前提。

而基于循环神经网络的短期负荷预测方法由于具有较高的精度和实用性，成为当前较为热门的研究方向之一。

一、循环神经网络的介绍循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，它通过将前一时刻的状态作为当前时刻的输入来建立状态之间的联系，该网络具有一定的长期记忆能力和递归计算能力，因此可以很好地处理序列数据。

与前馈神经网络相比，循环神经网络具有更强的对时间序列信息的处理能力，不仅可以处理输入序列与输出序列长度不等的情况，而且可以对任意长度的输入序列进行处理。

因此，它被广泛应用于语音识别、文本生成和股票预测等领域，其中短期负荷预测也是循环神经网络的经典应用之一。

二、短期负荷预测的相关研究短期负荷预测的主要目的是在保证供电系统稳定运行的前提下，尽可能地减少电力储备，以提高能源利用率。

因此，精确预测负荷的变化趋势对能源行业来说十分重要。

在循环神经网络之前，传统的短期负荷预测方法主要基于时间序列模型或统计模型，这些模型在精度和可靠性上存在一定的局限性。

而循环神经网络具有对时间序列信息的处理能力和更好的拟合效果，因此逐渐成为了短期负荷预测的主要研究方向之一。

三、基于循环神经网络的短期负荷预测方法基于循环神经网络的短期负荷预测方法主要分为三个步骤：数据预处理、神经网络建模和预测结果后处理。

数据预处理是短期负荷预测的重要步骤，因为原始数据通常包含较多的干扰和噪声，因此需要对数据进行清洗和处理。

首先，将原始数据进行平稳化处理，以消除原始数据中的季节性和趋势性成分。

然后，将平稳化后的数据进行归一化处理，以便于神经网络的训练和预测。

神经网络建模是短期负荷预测的核心步骤，其主要目的是通过历史负荷数据与天气数据来训练循环神经网络，以便预测未来短期负荷的变化趋势。

循环神经网络模型通常由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，其中隐藏层是循环神经网络最重要的组成部分。

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测是电力系统调度和能源市场运营中的重要任务之一，对于电力系统的安全运行和稳定供电至关重要。

负荷预测主要用于确定未来短期时间内的电力需求，以便调度员做出合理的决策和调度安排。

近年来，贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Networks, BNN）方法在短期负荷预测领域取得了显著的进展。

BNN方法是一种结合了神经网络和贝叶斯推断的模型，能够通过考虑参数不确定性来提供更准确的预测结果。

下面是基于贝叶斯神经网络方法的短期负荷预测指南：1.数据收集与预处理：首先，需要收集历史负荷数据和相关的气象数据（如温度、湿度等），构建一个用于训练和测试的数据集。

然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值、标准化等。

2.构建贝叶斯神经网络模型：根据数据集的特征和问题需求，选择适当的神经网络结构和模型配置。

在贝叶斯神经网络中，每个参数都被视为一个分布，而不是一个确定的值，这可以通过引入先验分布和后验分布来实现。

可以使用梯度下降等优化算法来训练贝叶斯神经网络。

3.参数不确定性估计：贝叶斯神经网络能够提供参数的不确定性估计，这可以通过贝叶斯推断来实现。

在训练过程中，可通过采样来获得参数的后验分布，然后通过计算后验分布的均值和方差等统计指标来估计参数的不确定性。

4.模型评估与验证：使用测试集来验证贝叶斯神经网络模型的预测性能。

可以通过计算预测值与实际值之间的误差指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估预测结果的准确性。

5.预测与决策支持：基于训练好的贝叶斯神经网络模型，可以进行未来短期负荷的预测。

这些预测结果可以为电力系统的调度员和能源市场运营人员提供决策支持，帮助他们做出合理的负荷调度和能源交易决策。

6.模型更新与优化：定期更新训练数据和重新训练模型，以保证贝叶斯神经网络模型的精度和鲁棒性。

此外，可以通过调整神经网络结构和模型配置、集成其他预测方法等方式来进一步优化贝叶斯神经网络模型的性能。

RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

络训练。然而，传统的ＢＰ算法有诸如不易确定隐
层神经元的个数，可能陷于局部极小以及耗费大量
信号到隐含层，隐含层节点一般取高斯核函数，该核函
数能对输入矢量产生局部响应，而输出层节点通常是简单的线性函数，输出节点对隐含层节点的输出进行线性加权。它是具有标准全连接的前向网络，从而实现输入空间到输出空间的映射，使整个网络达到分类和函数逼近的目的。ＲＢＦ网络模型如图１所示。
较．总结了一些比较成熟的基于ＲＢＦ神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用现状和技术特点。根据电力系统运行的实际特点和面临的新情况，探讨了该预测方法的发展空间和技术趋势。关键词：ＲＢＦ神经网络；ＢＰ神经网络；短期负荷预测文章编号：１００８—０８３Ｘ（２０１３）０７— ００１３— ０５中图分类号：ＴＭ７１５文献标志码：Ｂ
客观的总结和展望。
褥屦
图１ＲＢＦ网络模型
１ＲＢＦ神经网络模型及其应用于短期负荷预测的概述
１９８５年，Ｐｏｗｅｌｌ提出了多变量插值的径向基函数
（Ｒａｄｉａｌ —ＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＲＢＦ）方法。ＲＢＦ神经网络的

RBF神经网络自适应模糊控制在短期负荷预测中的应用

目前，多数采用的是基于Ｂ大Ｐ算法的静态前馈神经网络预测。利用静态前馈网络对动态时间序列数据进行预测，
实际上是将动态时间建模问题变为静态空间建模问题，同时还需要对模型结构进行定阶，特别是随着系统阶次的增加或阶次未知，速扩大的网络结构使网络学习的收敛速度减慢，迅并造成网络输入结点过多、训练困难及外部噪声敏感等弊
序列法、回归分析法和模式识别法，但这些方法都存在各自的缺陷：时间序列法不易考虑气象数据对负荷的影响；回归分
析法存在如何确定合适的回归方程的问题；式识别法难于处理大地区中负荷的分散性，模而且对气象灵敏的负荷模式也只能适应于小区域电力系统［。目前， ¨ 专家系统、神经网络、糊集理论等也逐渐应用于该领域，模但是，专家系统的通用
病。相比之下，ＢＲＦ网络是一种新颖有效的前向型神经网络，由于该网络输出层是对中间层的线性加权，使得该网络避
免了像Ｂ网络那样繁琐冗长的计算，Ｐ具有较高的运算速度和外推能力，同时使得网络有较强的非线性映射功能。ＲＦＢ网络是通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间ＲＮ到输出空间ＲＭ的非线性转换Ｌ。４Ｊ
平顶山工学院学报
Ｊｕｎｌｆ！ｏｒａｉ０ＰＩａｎｔｕｅ０Ｔ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｎｌｙｎＩｓｔｔｆｅｈｏｏｉｇ
Ｖ．６Ｎ２ｄ１ｏ．Ｍａ．０ｆｒ２０７
文章编号：６１６２２ａ）２０１０１７ —９６（０ｒ０ —０４ — ３７

RBF神经网络负荷预测

基于RBF神经网络的短期电力负荷预测胡时雨S1*******摘要：本文在分析目前短期电力系统负荷预测的现状及各种预测方法、预测模型的基础上，结合神经网络预测算法，建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的数学模型。

在影响因素中气象因素是一个非常重要的因素，由于现代科技的发展，气象数据的获取也越来越容易，因此在预测模型中考虑气象因素已成为可能。

在输入负荷值时进行了归一化处理，对温度、天气和日期等因素进行了量化处理。

通过对地区的实际负荷数据进行预测分析表明，该方法以很小的运算时间代价、较小的存储空间代价显著地提高了单个网络的预测精度和泛化能力，具有良好的应用价值。

关键词：短期负荷预测；RBF神经网络；归一化处理0引言电力系统负荷预测的水平已成为衡量电力系统运行管理现代化的标志之一。

精确的短期负荷预测，对电力系统的生产安排、经济调度和安全分析都起着十分重要的作用，也直接影响着电力企业的经济效益。

因此，短期负荷预测结果成为制定电力市场交易计划的重要依据，这就对短期负荷预测提出了更高的要求。

研究人员提出了多种负荷预测方法，为电力系统负荷预测的实际应用做出了贡献，但目前的方法仍存在一些不足之处。

传统方法如回归分析法和时间序列法[1]难以建立精确的负荷预测模型来拟合特征输入和负荷输出之间的非线性关系；卡尔曼滤波法[2]在估计噪声的统计特征时存在困难；灰色理论预测方法[3]比较适合具有指数增长趋势的负荷指标，对于具有其它趋势的指标有时预测精度较差。

随着新技术和新理论的发展，基于智能原理的电力系统负荷预测方法得到了广泛应用[4~5]，特别是人工神经网络[6]（artificialneuralnetwork，ANN）以其强大的自学习能力、泛化能力及信息的并行处理能力在电力系统负荷预测的研究中显示出了优势。

神经网络法虽然较好地解决了输入和输出之间的非线性关系，但常用的BP（backpropagation）网络存在局部收敛缺陷，而径向基神经网络（RBF）是一种性能良好的前向神经网络模型，它具有全局逼近的性质，并且不存在局部最小问题，可广泛应用于短期负荷预测，因此，提出采用RBF对负荷进行预测。

基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测分析

基于ＲＢＦ神经网络与模糊控制的短期负荷预测分析崔林然１，２　侯云超２　杨海柱１（１河南理工大学　２国网晋城供电公司）摘　要：短期负荷是电力系统调度中十分重要的内容，并且传统的负荷预测将线性建设作为基础，但是这样预测精准度较低，很难满足电力系统稳定运行的需求。

对此，在短期负荷预测期间，为了取得良好的结果，将ＲＢＦ神经网络与模糊控制作为基础，通过利用仿真实验平台，构建网络模型，并且利用以往的短期负荷数据展开预测工作，这样预测结果产生偏差的几率相对较小，取得相对较为理想的结果。

基于此，本文主要分为三个部分，首先对ＲＢＦ神经网络与模糊控制的相关概述进行了分析，其次阐述了ＲＢＦ神经网络与模糊控制在短期负荷预测中的具体应用，最后利用实例对ＲＢＦ神经网络与模糊控制的应用进一步的验证，充分说明ＲＢＦ神经网络与模糊控制具有较强的可靠性，确保电力系统运行的稳定性。

关键词：ＲＢＦ神经网络；模糊控制；短期负荷０　引言短期负荷预测主要是从已知的电力需求出发，通过对以往的数据分析，并且对经济、气候等因素进行综合考虑，从而对未来一段时间的用电需求作出判断和预测。

同时，短期负荷预测也是电力系统规划、供电、调度的重点内容，合理的预测可以有效保证电网运行的安全性和稳定性，并且可以根据未来的需求，适当对电网进行增容和改建。

同时，随着各项先进技术的发展，将ＲＢＦ神经网络与模糊控制应用于短期负荷预测中，这样可以有效解决传统线性预测存在的不足和缺陷，利用ＲＢＦ神经网络与模糊控制进行网络仿真和训练，可以有效提升预测的准确性。

另外，ＲＢＦ神经网络与模糊控制理论的应用，也是电力系统未来发展的重要的方向。

１　模糊控制概述１１　定义模糊控制主要是模糊数学语言进行描述，从而对系统工作的控制方式进行操纵，并且模糊控制主要分为四个方面，主要有模糊化、规则库、模糊推论、解模糊等方面，第一，模糊化主要的作用为选定模糊控制器的输入量，并且将其进行转换，成为系统可识别的模糊量（主要包括三点，首先对输入量满足的模糊控制需求进行处理［１］；其次，将输入量进行尺寸转换；最后，需要对各个输入量的数据语言取值以及相应的隶属度函数进行确定）；第二，规则库主要是根据专家的经验构建完善的模糊规则库，并且模糊规则库包含了诸多的众多的控制规则，从实际控制经验转换成模糊控制；第三，模糊推论是根据知识展开推理决策；第四，解模糊的作用就是将推理所得到的控制量进行转化，形成控制输出。

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南

基于贝叶斯神经网络方法的短期负荷预测摘要：短期负荷预测对于有效的电力系统规划和运营是非常重要的工具。

我们在本文提出使用贝叶斯方法来设计一个基于电力负荷预测模型的最优神经网络。

贝叶斯建模法比传统的神经网络学习法具有更显著的优势。

在其他方法中，我们是通过引用正则化系数的自动调谐，选择最重要的输入变量，引出说明模型输出的不确定性区间及对不同模型进行比较的可能性来选取最优模型的。

我们提出的这种方法被应用于现实的负荷数据中。

关键词：负荷模型；短期负荷预测；神经网络；贝叶斯理论；模型选择1介绍短期负荷预测（STLF）对于电力系统[1]的日常运营是必不可少的。

对电力系统每小时负载的准确预测能够帮助系统操作员提前一天到一个星期完成各种像发电量的经济预算和燃料采购预算等具体经济调度任务。

特别是对峰值需求的预测更加重要，因为电力设备的发电容量必须满足这一要求。

由于负荷预测技术会促进更加安全的电力系统运行环境以及更节约的经济成本，许多技术已被用于改善STLF[2]。

在这些技术中，神经网络（NNS）技术的使用在负荷预测领域[2,3]占主导地位。

实际上，实用数据库中历史负荷数据的有效性以及神经网络方法对于输入和输出变量集之间进行非线性映射的驱动的特性使得这种建模工具变得非常受欢迎。

然而，就像文献[2,4]指出的一样，神经网络模型是非常灵活的模型以至于设计一个用于特定应用程序的神经网络是很不容易的。

本文的研究内容是基于神经网络模型能够以任意精度值逼近任意连续函数并能提供足够的隐藏神经元数[5]。

但是，这样的特点也有缺陷，即这种精确的的近似对噪音来说也是一种近似。

结果，该模型产生了在当新数据被输入时输出能力很差的状况。

在神经网络研究领域，这个问题被称为过度拟合，它可能因为神经网络模型过于复杂而产生（即模型中设置了太多的参数）。

实际上，在解决某种问题前，有必要对神经网络的复杂程度和待研究的问题之间进行匹配。

模型的复杂程度决定了模型的输出能力（由泛化误差或测试误差衡量）。