電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定,高效運(yùn)行的重要保證,關(guān)系到社會(huì)各行各業(yè)的正常運(yùn)作。在國(guó)家大力倡導(dǎo)節(jié)能環(huán)保以節(jié)約現(xiàn)有能源消耗量的情勢(shì)下,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性關(guān)系到整個(gè)電廠的經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行以及整個(gè)發(fā)電電網(wǎng)的安全運(yùn)行,即當(dāng)前的形勢(shì)對(duì)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度提出了更高標(biāo)準(zhǔn)的要求。本文結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)以及人工智能算法建立了新的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,旨在提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,是一種較為準(zhǔn)確的非線性擬合方法,且具有較好的學(xué)習(xí)能力以及泛化能力,所以本文將極限學(xué)習(xí)機(jī)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。然而極限學(xué)習(xí)機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同,是基于經(jīng)驗(yàn)最小化原理,因此極易導(dǎo)致過(guò)度擬合,且極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值矩陣以及隱含層偏置為模型隨機(jī)賦值,使得整個(gè)模型對(duì)于樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)缺乏針對(duì)性,從而影響其泛化能力。為了改善極限學(xué)習(xí)機(jī)的學(xué)習(xí)能力以及泛化能力,提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,文中首先將人工螢火蟲(chóng)群優(yōu)化引入極限學(xué)習(xí)機(jī),利用人工螢火蟲(chóng)算法強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能力找到使得極限學(xué)習(xí)機(jī)模型訓(xùn)練誤差最小時(shí)的輸入權(quán)值矩陣以及隱含層偏置矩陣,然后對(duì)我國(guó)某地區(qū)某一段時(shí)間的電力負(fù)荷通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了該模... 

【文章來(lái)源】：天津理工大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)流程圖

人工魚(yú)算法流程圖

1AFSA-ELM 預(yù)測(cè)模型據(jù)與第三章相同，個(gè)數(shù) n=9，因此其sigmoid’函數(shù)。文中 4-1AFSA-ELM 參數(shù)設(shè)step δ I0.3 3 ep 表示步長(zhǎng)參數(shù)，δ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于氣象因子Fuzzy模糊處理的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 黃亮亮,王勇,楊恒,陳帥.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(02)
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[3]改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法求解阻塞流水線調(diào)度問(wèn)題[J]. 郭麗萍,李向濤,谷文祥,殷明浩.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2013(01)
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[10]基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的動(dòng)態(tài)自動(dòng)聚集路徑規(guī)劃方法[J]. 劉鵬,劉弘,鄭向偉,丁艷輝.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(11)

碩士論文
[1]改進(jìn)的人工魚(yú)群算法分析與研究[D]. 陳斐.西安電子科技大學(xué) 2012
[2]基于灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D]. 張志明.湖南大學(xué) 2009
[3]人工魚(yú)群算法的分析及改進(jìn)[D]. 王闖.大連海事大學(xué) 2008
[4]人工魚(yú)群算法的改進(jìn)及應(yīng)用[D]. 鄭曉鳴.上海海事大學(xué) 2006



本文編號(hào)：2914062