1、于是现在处理非线性问题较为有效的方法，因此也有不少学者通过改进神经网络，将其应用于中长期的电力负荷预测。文献中通过改进神经网络算法，有效地提高了当用于中长期预测时的精度，并且降低了对历史数据的要求，大大提高了它的实用性。隐藏单元输出单元输入单元万方数据三峡大学硕士学位论文小波分析法小波分析可以算作是数学学科的门分支，被人们形象地称为数学“显微镜”。它的诞生引起了轰动，具有里程碑式的意义。小波分析其实是种调和分析的方法，无论是在时域或是频域上，它都可以有效的进行局部化。小波分析进行采样的疏密程度无需人工调整，只要根据所测信号的频率高低就可以进行自动调节。小波分析极易捕捉微弱信号并对其进行相关分析，由此能够聚焦到信号中的任意处细节，这样来，就可以很好地处理有奇异信号存在的情况。小波分析。
2、先使用多种方法对组负荷数据分别进行预测，然后将各种方法所得到的预测结果按照适当的比例相加，并将最后所得的值作为本次预测的最终结果另种就是比较所要使用的各种预测方法，选择种对当前的负荷序列拟合度最佳或者标准离差最小的模型作为本次预测的最优预测模型进行预测。这种方法实现了信息的最大利用，通过将各预测模型线性的组合在起，对各种预测方法进行取长补短。在般情况下，通过优选组合法可以较好地改善预测模型的拟合程度，并能适当地提高预测的精度。当然也有可能单独使用种预测方法反而会使预测更加的准确。所以确切的说，组合预测应该是降低了预测时的风险，拓宽了预测的使用范围。优选组合的预测模型可表示为式中为模型预测值，表示各预测方法单独使用时得到的预测值，表示权重系数，其中权重系数之和为。这个方法的重点。
3、动的启发，通过模拟这种机制而建立的种方法。它可以模仿人的大脑，对信息进行智能化的处理，拥有自主学习自主推理和优化计算的能力，同时还具备较强的自适应能力。个神经网络模型可以分为个输入层个输出层以及个中间层，每层的单元个数是不尽相同的，其结构图如图所示。万方数据三峡大学硕士学位论文图神经网络结构示意图的分支有很多，般有神经网络神经网络遗传算法，径向基函数，神经网络以及小波神经元网络模型等，其中的神经网络是最为典型的神经网络，也被大量的应用于负荷预测。神经网络中的指的是，因此又将神经网络称为误差反向传播神经网络。神经网络进行自主学习和自动适应的能力很强，与此同时，还具有定的泛化性与鲁棒性。不过值得注意的是，由于神经网络的学习速率般会设定成个定值，因此有可能会导致在学习过程中出现瘫痪现象而。
4、法用于负荷预测中，就是将原来的负荷序列进行正交二进小波变换，这样便将原序列分成若干具有相同长度的子序列，而这些子序列代表的是原序列中处于不同“频域”内的分量，进行这样处理后，可以更加清楚明白地展现负荷序列变化的周期性，随后分别对各子序列进行预测并通过对这些序列的重构最终得到完整的负荷预测结果。这种方法样本需求量较大，计算比较复杂。小波分析法在负荷预测各方法中属于新兴的种方法，各种工作尚属于起步阶段，需要人们进步的研究。目前，小波分析法多用于短期预测。优选组合法对于复杂多变，存在着许许多多不确定因素的中长期负荷预测，到目前为止，还没有任何种单的预测方法，仅凭本身的预测模型就能够保证在任情况下都能得到令人满意的预测结果。因此，有人提出了优选组合法。对于优选组合法，般来说存在两种概念种是。
5、指数平滑模型优选平滑系数的方法者进行了大量的研究，提出了多种，改进模型，。灰色预测有很多优点，所需要的数据相对较少，且并不需要完全掌握数据的变化趋势与分布规律，计算过程非常方便，同时在短期预测中精度能达到比较好的水平。应用中，新信息的意义要远高于远期的数据，这被称为“新息优先”。般来说，当数据拥有较大的灰度，即数据的离散程度越大，模型的预测效果将会越差，中长期的电力负荷预测各期数据值比较分散，所以传统的灰色预测法很难适用于这种情况。虽然如此，人们仍然对将灰色预测法应用于中长期预测进行了大量的尝试，并都获得了不错的效果。文献引入变权缓冲算子，通过对原始负荷数据进行动态预处理，以此来改进灰色模型，增强了模型的适应性，同时提高了预测精度，并尝试将这种模型运用在中长期的负荷预测，得到了较为。
6、来说，的取值直接决定了预测精度的好坏，平滑系数的选取成为整个预测工作的关键所在。本文着重分析了基于“厚近薄远”原则，利用历史误差权重系数对误差函数进行修正，从而优选得到平滑系数的方法。随后从统计学出发，通过建立数学模型，用大量的仿真实验总结了指数平滑法的“厚近薄远”规律。结果表明，“厚近薄远”规律可由历史误差权重系数的取值体现。对于不同的负荷序列，需要先对序列进行适当的分析，再根据序列的特点选择相应的历史误差权重系数。只有采用合适的历史误差权重系数，才能体现基于“厚近薄远”的指数平滑法的优越性。最后，将实验所得的“厚近薄远”规律应用于实际算例，得到了令人满意的结果。关键词负荷预测指数平滑法平滑系数厚近薄远历史误差权重系数万方数据三峡大学硕士学位论文，万方数据三峡大学硕士学位论。
7、汇集了多位专家的经验知识，集百家之长，可以较为全面的将这些因素考虑在内，能很好的适应中长期异常负荷模式的预测。但是这种方法也有缺点，那就是对专家经验的提炼难度很大，不易将其形成数据库。同时，数据库也是需要进行实时地更新与维护。对于些因素，如天气，很难将其对负荷的影响定量准确地描述，这样专家系统就非常不好处理。也有学者将专家预测法与其他预测方法相结合，将其用于短期的负荷预测。各种预测方法的交叉结合使用是近年来预测的大趋势，不仅克服了各方法的缺点，还拓宽了使用的范围，预测精度也得到了定程度的提高。模糊数学法模糊数学法是种基于模糊理论的预测方法。模糊理论是由美国学者于上世纪七十年代首次提出。这种方法用模糊矩阵表示负荷量，并试图通过模糊理论来描述负荷的变化规律，将许多原本不确定的信息转变为。
8、为基础，同时考虑政治经济气象等因素，通过不断地研究历史数据的变化规律，找出未来负荷与历史数据之间的内在联系，从而对未来的用电负荷做出精确而科学的判断。电力负荷预测与电力系统各部门有着紧密的联系，在电力系统中有着举足轻重的地位。是否能够进行精准的负荷预测，关乎电力系统是否能够经济安全可靠地运行，从而影响国民经济的快速发展。指数平滑法由于所需存储的数据少，计算简便，且只需在模型建立时做极少的工作，便可以得到非常好的预测结果，是种性能优良，适应性强的预测模型。由于以上这些特点，它被广泛的应用于各个领域。它的模型原理是利用平滑系数对各期数据进行相应的加权，并利用各期平滑值计算预测结果。平滑系数的取值为从到，它不仅体现了模型对时序变化的反应速度，还决定了其修正随机误差的能力。因此，从种程度。
9、满意的结果。专家系统法虽然现在用于中长期的电力负荷预测的方法很多，但是由于数据情况的复杂，各方法进行预测时都会有各自的局限性。为了解决使用单模型进行预测时遇到的片面性问题，种新型的预测方法应运而生，它就是专家系统法。这种方法，是将各领域内的专家们的知识与经验收集起来建立个数据库，并利用程序将其建立成个计算机软件系统，利用这个系统，对负荷进行预测。现阶段的系统拥有种常见的回归分析模型和种灰色模型。预测时，将会对这些模型进行逐评估，做出最佳预测结果。由于这个系统是高度集成化的，所以能够快速的得出结果。这种方法可以很好的避免些人为的差错，也无需繁琐的人工推理。万方数据三峡大学硕士学位论文由于时间跨度较大，中长期的负荷预测存在着许多无法确定的因素，在未来，任何的情况都有可能发生。专家预测法。
10、使学习时间变长。同时，由于算法是采用最速下降法来实现的，因此极容易导致局部收敛而延长学习时间。径向基神经网络在电力系统中的应用也相当广泛。神经网络学习速度惊人，且并不需要很多的学习样本，同时由于具有很强的泛函能力，因此在理论上可以逼近任意的非线性函数。由等人首次引入负荷预测，并已于实际中获得了良好的效果。用于预测时，对过程为平稳随机的情况较为适应。由于中长期的负荷预测往往与所在地区的政治经济密切相关，在未来可能变化较大，往往会使负荷序列并不是那么的平稳，因此人工神经网络多在短期的负荷预测中使用。随着研究的持续进行，神经网络模型得到不断的改进，其中最具代表性的有小波神经网络，粒子群优化的神经网络模型，以及基于累积式自回归动平均法的改进神经网络模型等。这些新模型都被用于短期负荷预测。由。
11、确实肯定的信息，更加客观实际地展现了事物之间的联系，对于负荷预测工作极具意义。这种方法较适用于未来发展不甚明确，譬如经济开发区之类的中长期负荷预测。由于模糊理论可以有效的处理数据资料不完整或数据材料包含较多主观因素等情况，因此被广泛应用于电力系统的其他各个领域。但是这种方法使用时需要较多的历史数据，且由于缺乏学习能力，所以单独使用模糊数学法进行预测的话，预测结果往往不够理想。在现阶段，模糊数学法大致包含了模糊指数平滑法，模糊聚类识别法，模糊线性回归法，最大贴近度法与相似优先比预测法等系列方法。文献对前三种方法进行了比较，并指出如果将模糊理论和传统的预测方法结合，采用结合后的方法进行预测可以较好地提高预测的精度。神经网络法神经网络也叫人工神经网络英文简称为，它是受到了人类大脑的思考活。
12、及难点就在于权重系数的选择。有学者指出可以用信息熵，最小二乘法，模糊神经网络聚类法等优化方法来选择权系数。组合预测中的权重类似于万方数据分类号密级硕士学位论文负荷预测指数平滑法厚近薄远规律研究学位申请人陈方龙学科专业电力系统及其自动化指导教师吉培荣教授二四年四月万方数据，万方数据三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据三峡大学硕士学位论文内容摘要电力系统负荷预测是以电力负荷的历史数据。
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绘本故事：爱吃水果的牛（优） 编号18060