电力系统短期负荷模型预测研究
以matlab开发工具,将负荷参数和气象数据经过LSTM递归神经网络训练,预测了未来10天的符合参数,属于LSTM多步预测,最后与实际只进行了比较,得到了均方根和比较图
:夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关,并且受温度、风力、降水量等因素影响明显,存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测,根据协整理论采用SAS 软件建立起电力负荷序
智能电表的普及为短期负荷预测提供了海量数据,使得负荷精细化预测成为可能,而温度是影响夏季负荷的重要因素。提出一种考虑温度模糊化的多层长短时记忆神经网络(ML-LSTM)短期负荷预测方法。利用隶属度函数
随着电网规模的扩大,数据量的急剧增加,漏采、误采等不良数据及数据冗余会对短期负荷预测产生负面影 响,造成预测准确度下降,预算结果无法正常使用. 针对这些现象,提出一种基于多层聚类和改进BP 神经网络的
针对跨区域互联电力系统负荷频率控制的严重非线性,及传统PID控制稳定性差、超调严重、响应速度慢,提出了将小波神经网络与传统PID控制相结合的控制模型。PID完成区域电网内的二级负荷频率控制,区域控制偏
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错,并且事实的确可能是这样的。 在本教程中,你将了解,如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成
自己写的利用RBF神经网络做的短期交通流预测matlab源码
小波神经网络的MATLAB程序-小波神经网络的MATLAB程序.rar小波神经网络的MATLAB程序
用于小波神经网络MATLAB程序模拟,建议初学者好好看看有一定作用
