基于RBF神经网络的短期负荷预测方法综述

发布时间：2019-01-17 14:32

【摘要】：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。
[Abstract]:This paper introduces the related concepts of short-term load forecasting method of power system based on RBF neural network, and discusses its implementation. The improvement process of this kind of prediction method is reviewed by means of analogy analysis, and the progress made in practice is pointed out. The basic principle and technical characteristics of some mature prediction models based on RBF neural network are described and evaluated. According to the actual characteristics of power system operation and the new situation, this paper analyzes the method from three aspects: algorithm improvement, raw load data screening and how to combine the actual load characteristics. The development space of continuous improvement in this field is discussed, and the technical trend of further development in this field is pointed out.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;辽宁省电力有限公司锦州供电公司;
【基金】：广东省自然科学基金研究项目(10151009001000045)~~
【分类号】：TM715

【参考文献】

相关期刊论文 前6条

1 赵杰辉,葛少云,刘自发;基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用[J];电网技术;2004年05期

2 俞秋阳,朱斌,郭伟;基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计[J];继电器;2004年17期

3 田书;刘团结;胡艳丽;程传平;;基于QPSO_RBF的电力系统短期负荷预测[J];电力系统保护与控制;2008年18期

4 郭伟伟;刘家学;马云龙;李书琰;;基于改进RBF网络算法的电力系统短期负荷预测[J];电力系统保护与控制;2008年23期

5 纪震;周家锐;廖惠连;吴青华;;智能单粒子优化算法[J];计算机学报;2010年03期

6 张怡;张锋;;电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展[J];浙江电力;2010年02期

相关博士学位论文 前1条

1 卢芸;短期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D];沈阳工业大学;2007年

相关硕士学位论文 前2条

1 王常飞;电力系统短期负荷预测方法的研究及实现[D];郑州大学;2005年

2 马涛;基于模糊控制RBF神经网络短期负荷预测的研究[D];西安科技大学;2009年

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 关守平;吕欣;张艳蕊;;基于过程神经网络的短期负荷预测[J];东北大学学报(自然科学版);2007年10期

2 张涛;程志友;梁栋;王年;夏杰;;非线性主成分分析在电能质量综合评估中的应用[J];电测与仪表;2008年06期

3 张尧;席云华;胡金磊;夏成军;林凌雪;;基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法[J];电气应用;2008年02期

4 郭康;徐玉琴;张丽;岳建房;;基于智能单粒子算法的含光伏电站配电网的无功优化[J];电力科学与工程;2011年08期

5 何洪英;姚建刚;罗滇生;蒋正龙;张建波;;基于K-L变换的污秽绝缘子红外图像特征提取方法[J];电力系统自动化;2006年17期

6 李如琦;褚金胜;谢林峰;王宗耀;;IAFSA-RBF神经网络在短期负荷预测中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2011年02期

7 尹成群;康丽峰;李丽;王红云;;基于小波变换和混合神经网络的短期负荷预测[J];电力自动化设备;2007年05期

8 吴京秋;孙奇;杨伟;杨杰;;基于D-S证据理论的短期负荷预测模型融合[J];电力自动化设备;2009年04期

9 郭恒;隋明祥;;基于减法聚类模糊推理系统的短期负荷预测[J];电脑知识与技术;2008年20期

10 李鹏飞;加玛力汗·库马什;常喜强;;几种电力负荷预测方法的比较[J];电气技术;2011年06期

相关会议论文 前3条

1 胡松峰;彭显刚;;电网短期负荷预测方法综述[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年

2 黄姝雅;刘天琪;陈绩;;基于人工神经网络的电力系统负荷预测综述[A];中国企业运筹学[C];2006年

3 王莹;盛四清;;基于自回归动平均模型和神经网络算法的加权组合的电力系统的负荷预测[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（上册）[C];2008年

相关博士学位论文 前10条

1 撖奥洋;变速恒频风力发电系统故障特性与保护技术研究[D];华中科技大学;2010年

2 张亚刚;基于广域信息的电力系统故障元件定位方法研究[D];华北电力大学（北京）;2011年

3 龙文;求解两类优化问题的混合进化算法及其应用[D];中南大学;2011年

4 秦全德;粒子群算法研究及应用[D];华南理工大学;2011年

5 顾亦然;基于复杂网络理论的信息网络关键技术的研究[D];南京邮电大学;2010年

6 刘佳;电力系统中若干优化问题的研究[D];东北大学;2009年

7 杨珂;随机布局多天线信号合成中的多参数联合盲估计研究[D];解放军信息工程大学;2011年

8 李慧;配电系统负荷数据处理方法的研究[D];中国农业大学;2005年

9 叶旭东;地区电网负荷预测与优化模式理论及应用研究[D];辽宁工程技术大学;2006年

10 郭春明;基于作业成本法的产品全生命周期成本估算研究[D];南京理工大学;2005年

相关硕士学位论文 前10条

1 陈启;基于支持向量回归在短期负荷预测中的应用[D];河北工程大学;2010年

2 韩锋;基于模糊神经网络的电力系统短期负荷预测[D];河北农业大学;2011年

3 王芳;基于电价预测的发电企业报价策略研究[D];华北电力大学（北京）;2011年

4 李纲;基于动态负荷预测的无功优化控制系统设计与应用[D];华北电力大学（北京）;2011年

5 胡松峰;地区电网短期负荷预测方法研究[D];广东工业大学;2011年

6 钟光科;偏最小二乘回归分析在短期负荷预测中的应用[D];河北工程大学;2011年

7 李金发;基于复杂网络理论的多约束QoS组播路由技术研究[D];南京邮电大学;2011年

8 宁再早;两类仿生学算法在文本分类中的应用研究[D];安徽大学;2011年

9 李琳娜;配电GIS中的短期负荷预测的研究与实现[D];华中科技大学;2010年

10 武忠勇;基于自适应邻域探测和种群质心学习机制的PSO算法研究[D];华侨大学;2011年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 李鹰,赵振江,吴松涛;灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2003年01期

2 张海涛,陈宗海,朱六璋;基于改进FLN的短期电力负荷预测算法[J];电工技术学报;2004年05期

3 高山;短期负荷预测的神经网络实现[J];电力需求侧管理;2001年06期

4 陶莉,肖晶,周魏,卢毅,高山,李扬;负荷特性分析方法的研究[J];电力需求侧管理;2003年04期

5 吕志来,张保会;基于ANN和模糊控制相结合的电力负荷短期预测方法[J];电力系统自动化;1999年22期

6 丁军威,孙雅明;基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测[J];电力系统自动化;2000年02期

7 严华,吴捷,马志强,吴列鑫;模糊集理论在电力系统短期负荷预测中的应用[J];电力系统自动化;2000年11期

8 贺蓉,曾刚,姚建刚,青志文,沈新祥,刘明清;天气敏感型神经网络在地区电网短期负荷预测中的应用[J];电力系统自动化;2001年17期

9 鞠平,姜巍,赵夏阳,王俊锴,张世学,刘琰;96点短期负荷预测方法及其应用[J];电力系统自动化;2001年22期

10 金海峰,熊信艮,吴耀武;基于相似性原理的短期负荷预测方法[J];电力系统自动化;2001年23期

相关硕士学位论文 前2条

1 刘凯;基于改进BP神经网络的短期负荷预测研究[D];河海大学;2005年

2 王常飞;电力系统短期负荷预测方法的研究及实现[D];郑州大学;2005年

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 赵琳;一种基于人工神经网络的短期负荷预测技术[J];山西电力技术;1998年01期

2 张晓,敬东;基于快速人工神经网络的短期负荷预测[J];继电器;2000年12期

3 谭洪艳;刘延智;白金锋;;基于径向基网络的燃气短期负荷预测[J];冶金能源;2006年05期

4 薛涛;李庚银;;短期负荷预测在配网无功优化控制中的应用[J];山东电力技术;2008年03期

5 薛涛;李庚银;牛盛楠;;基于短期负荷预测的无功优化控制的研究[J];河南电力;2008年02期

6 薛涛;李庚银;;基于短期负荷预测的配网无功优化控制的应用[J];山东电力高等专科学校学报;2008年02期

7 杨英;;一种基于模糊逻辑和神经网络的短期负荷预测的方法[J];四川电力技术;2006年04期

8 林雄;;神经网络在电网负荷预测上的应用研究[J];信息技术;2008年09期

9 赵永升,宋丽华,唐新亭;电力系统短期负荷预测方法研究[J];曲阜师范大学学报(自然科学版);2005年03期

10 罗枚;;基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究[J];现代电子技术;2007年18期

相关会议论文 前10条

1 赖晓平;周鸿兴;;基于人工神经网络与传统方法相结合的短期负荷预测[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集（上册）[C];1999年

2 杜欣慧;廉巍巍;孟春炜;;基于人工神经网络的短期电力负荷预测研究[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（上）[C];2006年

3 冯玉强;黄梯云;;基于人工神经网络的人口发展模型的自动选择[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第3卷）[C];1995年

4 赵卿;曹晓岚;;人工神经网络及其在医学中的应用[A];第五次全国中西医结合神经科学术会议论文集[C];2004年

5 田国富;张国忠;张幼君;;人工神经网络在齿轮设计中的应用[A];全面建设小康社会：中国科技工作者的历史责任——中国科协2003年学术年会论文集（下）[C];2003年

6 汪学清;单仁亮;;人工神经网络在爆破块度预测中的应用研究[A];第二届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会论文集（一）[C];2008年

7 应义斌;景寒松;赵匀;;人工神经网络在黄花梨果形识别中的应用[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（上册）[C];1999年

8 周保生;朱维申;;巷道围岩移近量的人工神经网络预测[A];第一届海峡两岸隧道与地下工程学术与技术研讨会论文集（下册）[C];1999年

9 闵惜琳;;信息系统中基于神经网络的统计需求分析[A];西部开发与系统工程——中国系统工程学会第12届年会论文集[C];2002年

10 赵金鑫;许宝杰;;基于改进的BP网络的矿用风机故障诊断方法的研究[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年

相关重要报纸文章 前10条

1 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年

2 胡性慧　王唯赫 杨腾;人工神经网络拓宽版权贸易路径[N];中国知识产权报;2010年

3 张东方;沙明;杨松松;人工神经网络在中药领域中的应用[N];中国医药报;2003年

4 本报记者 靖九江 采写;人工神经网络在临床上的应用[N];中国医药报;2005年

5 苑希民（中国水利水电科学研究院决策支持技术研究室 主任） 李彦彬 徐建新（华北水利水电学院） 李鸿雁（北京理工大学管理与经济学院） 苑韶峰 吕军（浙江大学环境与资源学院）;人工神经网络 灵感源于大脑[N];中国水利报;2005年

6 张树斌 范明;湖北电网中、短期负荷预测系统显神威[N];华中电力报;2001年

7 王海亚;负荷预测的几种方法及特点[N];黔西南日报;2008年

8 记者 周前进;人工神经网络可筛查糖尿病[N];健康报;2000年

9 徐会川;延伸人类智力——人工神经网络[N];电脑报;2003年

10 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

相关博士学位论文 前10条

1 吴建发;优选压裂井方法研究[D];西南石油学院;2005年

2 李军红;冷轧带肋钢筋工艺的现代优化方法及质量控制[D];南昌大学;2006年

3 Han Qiang;[D];山东大学;2005年

4 申金山;基于人工神经网络的化学发光法及光度法在多组分同时测定中的应用研究[D];四川大学;2005年

5 张治国;人工神经网络及其在地学中的应用研究[D];吉林大学;2006年

6 王海瑞;密闭式城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程控制策略研究[D];昆明理工大学;2007年

7 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年

8 刘永阔;核动力装置故障诊断智能技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

9 蒲秀娟;胎儿心电信号提取研究[D];重庆大学;2009年

10 O-炜;基于人工神经网络的混合智能系统研究及应用[D];哈尔滨工程大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 胡启元;针对电力系统短期负荷预测的研究[D];四川大学;2004年

2 苏炜宏;电力系统短期负荷预测主成分分析和人工神经网络的组合方法[D];南京理工大学;2002年

3 刘继胜;基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析[D];华北电力大学（北京）;2011年

4 赵福成;基于人工神经网络的短期负荷预测[D];华北电力（北京）大学;2002年

5 李振涛;改进人口迁移算法及其应用[D];华北电力大学（河北）;2008年

6 陈浩;基于人工神经网络的电力短期负荷预测系统研究[D];昆明理工大学;2005年

7 马建伟;人工鱼群神经网络在短期负荷预测中的应用研究[D];华北电力大学（河北）;2006年

8 于海燕;基于模糊神经网络的电力负荷短期预测[D];天津大学;2007年

9 章顺华;电力市场环境下的电力系统短期负荷预测研究[D];南昌大学;2005年

10 张丽;模糊神经网络在短期负荷预测中的应用[D];华中科技大学;2005年

，

本文编号：2410157