人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

被引：6

作者：

韩哲 ^{[1
,2
]}

陈治平 ^{[3
]}

熊斯毅 ^{[4
,2
]}

黎湖广 ^{[1
,5
]}

机构：

[1] 湖南大学软件学院

[2] 湖南鑫电自动化设备有限公司

[3] 湖南大学计算机与通讯学院

[4] 华中科技大学

[5] 空军航空维修技术学院

来源：

科学技术与工程 | 2009年 / 9卷 / 05期

关键词：

人工神经网络; 短期负荷预测; BP算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定。通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法。并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法。

引用

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