1、“.....利用含有日类型系数温度系数风速系数的相关因素敏感方程对已经实现的灰色预测值进行修正。这样来虽然大大增强了对影响预测的相关因素的适应性,但是需要大量的历史数据作为支撑,并且每隔段时间要对数据库进行更新以保持它的时效性。小波分析法众所周知,测则是提高调度质量的重要手段之。虽然国内外的学者已经对灰色预测模型做了很多的改进,但是大多的改进都是基于算法本身的,并没有把外部因素考虑到模型中去。基于灰色系统的相关因素敏感模型短期负荷预测方法解决了这个问题。该方法先利用灰色模型来对负荷作分析,能成功地解决这些问题。因此小波分析是傅立叶分析发展史上的个里程碑。摘要本文阐述了电力系统负荷预测的概念。介绍了电力系统短期负荷预测的意义与特点。综合介绍了短期负荷预测的传统方法和现代方法,指出了它们的优缺点及些相关改进方案......”。

2、“.....网络再根据系统的输出与期望输出的偏差来调整系统参数,从而使输出尽可能地逼近期望值。短期负荷预测的方法随着新兴学科领域的兴起和发展完善,近年来涌现出许多新的负荷预测技术,如神经网络法灰色预测法小波分析法等。这些方法为电力系用含有日类型系数温度系数风速系数的相关因素敏感方程对已经实现的灰色预测值进行修正。这样来虽然大大增强了对影响预测的相关因素的适应性,但是需要大量的历史数据作为支撑,并且每隔段时间要对数据库进行更新以保持它的时效性。小波分析法众所周知,傅立叶。神经网络的作用在于将信息从输入到输出的传递问题转化成了数学上的非线性的问题,并采用近似梯度下降的方法,即沿着负梯度方向的误差来不断地修改权值和阀值来获得最小化的误差。神经网络的学习方式是监督学习。这种学习方式需要对给定的输入样本提期负荷预测方法原稿。虽然国内外的学者已经对灰色预测模型做了很多的改进......”。

3、“.....基于灰色系统的相关因素敏感模型短期负荷预测方法解决了这个问题。该方法先利用灰色模型来对负荷作短期的粗输出尽可能地逼近期望值。对信号的小波离散变换的定义为对信号的小波离散变换的定义为由上式可知对于不同的频率成分,在时域上的取样步长,是可调的,高频者对应于小的值采样步长小,低频者对应大的值采样步长大。也就是说,小波变换实现了窗口大略预测,得到灰色预测值后,再利用相关因素敏感模型对其灰色预测值进行修正,其修正值为最终负荷预测值。这方法的核心是相关因素影响模型。该模型考虑了历史日和预测日之间的影响负荷预测的相关因素的差异程度,在历史日中挑选与预测日最为相似的天进行比较,网络是种单向传播的前向网络,它采用误差反向传播的算法。它包含了输入层隐含层和输出层层结构。各个层之间通过权值相联系,这些权值可以在自主学习的过程中不断被调整......”。

4、“.....近年来涌现出许多新的负荷预测技术,如神经网络法灰色预测法小波分析法等。这些方法为电力系统不确定性因素的处理提供了有效的工具,并在实际应用中发挥了较好的作用。神经网络人工神经网络法是利用新型人工智能方法进行据样本和相关的影响因素对该神经网络进行重复训练,在不断调整权值的过程中减小预测的误差进而能够实现高准确度的负荷预测效果。电力系统短期负荷预测方法原稿。遗传算法具有独特的全局搜索能力,它将待求解的问题进行编码产生相应的解集并利用适用度函数换是信号处理的重要工具。但是它只能告诉我们信号尺度的范围,而无法给出信号的结构以及它蕴含的大小不同尺度的串级过程,即傅立叶变换在时空域中没有任何分辨率。此外,傅立叶分析无法解决信号奇异性的位臵。世纪年代初由法国油气工程师提出的小略预测,得到灰色预测值后......”。

5、“.....其修正值为最终负荷预测值。这方法的核心是相关因素影响模型。该模型考虑了历史日和预测日之间的影响负荷预测的相关因素的差异程度,在历史日中挑选与预测日最为相似的天进行比较,对应的正确的输出值,网络再根据系统的输出与期望输出的偏差来调整系统参数,从而使输出尽可能地逼近期望值。短期负荷预测的方法随着新兴学科领域的兴起和发展完善,近年来涌现出许多新的负荷预测技术,如神经网络法灰色预测法小波分析法等。这些方法为电力系,时间序列具有多重周期性,因此要求小波函数必须具有以下的特性值要越高越好。网络是种单向传播的前向网络,它采用误差反向传播的算法。它包含了输入层隐含层和输出层层结构。各个层之间通过权值相联系,这些权值可以在自主学习的过程中不断被调整电力系统短期负荷预测方法原稿荷预测的代表之。人工神经网络是种模仿大脑神经系统所建立的计算模型,它具有高度的非线性和较强的自学习能力......”。

6、“.....在不断调整权值的过程中减小预测的误差进而能够实现高准确度的负荷预测效对应的正确的输出值,网络再根据系统的输出与期望输出的偏差来调整系统参数,从而使输出尽可能地逼近期望值。短期负荷预测的方法随着新兴学科领域的兴起和发展完善,近年来涌现出许多新的负荷预测技术,如神经网络法灰色预测法小波分析法等。这些方法为电力系对原始数据的处理,建立灰色预测系统模型去发现掌握系统的发展规律,对系统的未来状态做出科学的预测。该理论是由黑箱白箱灰箱理论拓展而来,灰色系统理论把已知的信息称为白色信息,完全未知的信息称为黑色信息,介于两者之间的就是灰色信息。短期负荷预测的出的小波分析,能成功地解决这些问题。因此小波分析是傅立叶分析发展史上的个里程碑。电力系统短期负荷预测方法原稿。对信号的小波离散变换的定义为对信号的小波离散变换的定义为由上式可知对于不同的频率成分......”。

7、“.....是可调的,高选择种群的进化方向,实现优胜劣汰。周而复始,直至产生最优解。这种综合方法比单独用算法进行负荷预测的准确度要高。灰色系统理论灰色系统理论是邓聚龙教授于年创立的门新兴横断学科,它是运用数学方法,解决信息不完备系统即灰色系统理论。灰色预测是通略预测,得到灰色预测值后,再利用相关因素敏感模型对其灰色预测值进行修正,其修正值为最终负荷预测值。这方法的核心是相关因素影响模型。该模型考虑了历史日和预测日之间的影响负荷预测的相关因素的差异程度,在历史日中挑选与预测日最为相似的天进行比较,不确定性因素的处理提供了有效的工具,并在实际应用中发挥了较好的作用。神经网络人工神经网络法是利用新型人工智能方法进行负荷预测的代表之。人工神经网络是种模仿大脑神经系统所建立的计算模型,它具有高度的非线性和较强的自学习能力,只要通过大量的历史......”。

8、“.....并采用近似梯度下降的方法,即沿着负梯度方向的误差来不断地修改权值和阀值来获得最小化的误差。神经网络的学习方式是监督学习。这种学习方式需要对给定的输入样本提题,并采用近似梯度下降的方法,即沿着负梯度方向的误差来不断地修改权值和阀值来获得最小化的误差。神经网络的学习方式是监督学习。这种学习方式需要对给定的输入样本提供对应的正确的输出值,网络再根据系统的输出与期望输出的偏差来调整系统参数,从而者对应于小的值采样步长小,低频者对应大的值采样步长大。也就是说,小波变换实现了窗口大小固定形状可变的时频局部化功能,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低频率分辨率。进行电力系统负荷预测电力系统短期负荷预测方法原稿对应的正确的输出值,网络再根据系统的输出与期望输出的偏差来调整系统参数,从而使输出尽可能地逼近期望值......”。

9、“.....近年来涌现出许多新的负荷预测技术,如神经网络法灰色预测法小波分析法等。这些方法为电力系傅立叶变换是信号处理的重要工具。但是它只能告诉我们信号尺度的范围,而无法给出信号的结构以及它蕴含的大小不同尺度的串级过程,即傅立叶变换在时空域中没有任何分辨率。此外,傅立叶分析无法解决信号奇异性的位臵。世纪年代初由法国油气工程师。神经网络的作用在于将信息从输入到输出的传递问题转化成了数学上的非线性的问题,并采用近似梯度下降的方法,即沿着负梯度方向的误差来不断地修改权值和阀值来获得最小化的误差。神经网络的学习方式是监督学习。这种学习方式需要对给定的输入样本提期的粗略预测,得到灰色预测值后,再利用相关因素敏感模型对其灰色预测值进行修正,其修正值为最终负荷预测值。这方法的核心是相关因素影响模型。该模型考虑了历史日和预测日之间的影响负荷预测的相关因素的差异程度......”。