随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素，电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测，建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据，采用所提方法进行预测，与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较，结果证明，所提方法预测精度较高，降低了负荷预测时间，在实际应用中具有可行性。

由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性,所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测。对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理,如数据的归一化,输入向量和输出向量的选择。仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点。

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.pdf

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。 文件列表： 数据\a23.xls 数据\a45.xls 数据\B2.xls 数据\b3.xls 数据\B4.xls 数据\B5.xls 数据\bdata1.xls AdaptFunc.m AdaptFunc1.m BaseStepPso.m gaijin.m InitSwarm.m pso.m shorttime.m 基于支持向量机的短期电力负荷预测.doc

电力负荷预测开题报告.pdf

电力负荷预测开题报告.rar

无迹卡尔曼滤波和神经网络相结合，对负荷进行预测。效果较好

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* 前馈神经网络 [FFNN.ipynb] (models / FFNN.ipynb) * 简单移动平均线 [SMA.ipynb]（模型 / SMA.ipynb） * 加权移动平均线 [WMA.ipynb] (models / WMA.ipynb) * 简单指数平滑 [SES.ipynb] (models / SES.ipynb) * Holts Winters [HW.ipynb]（型号 / HW.ipynb） * 自回归综合移动平均线 [ARIMA.ipynb] (models / ARIMA.ipynb) * 循环神经网络 [RNN.ipynb]（模型/RNN.ipynb） * 长短期记忆单元 [LSTM.ipynb] (models / LSTM.ipynb) * 门控循环单元格 [GRU.ipynb] (models / GRU.ipynb) 短期电力负荷预测研究生项目中，数据取自德里国家负荷调度中心网站，在项目过程中实施了多种时间序列算法。

【预测模型】基于狮群算法优化核elman神经网络实现电力负荷预测matlab源码.zip