南京城市电网核心区短期负荷特性分析及预测

被引：8

作者：

朱斌 ^{[1
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姜宁 ^{[2
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霍雪松 ^{[1
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王勇 ^{[2
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吴海伟 ^{[1
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孙凯祺 ^{[3
]}

胡爽 ^{[3
]}

机构：

[1] 国网江苏省电力公司

[2] 国网南京供电公司

[3] 山东大学电气工程学院

来源：

中国电力 | 2016年 / 49卷 / 02期

关键词：

电网; 负荷特性; 短期负荷预测; Elman人工神经网络; 训练策略;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

城市电网核心区负荷变化复杂,影响因素众多,对电网调度部门的安全运行提出了挑战。基于南京电网实际负荷数据,分析了负荷变化特性及各类影响负荷变化的因素,同时针对预测方法中存在的边缘效应等问题,通过改进训练策略,提出了一种新的人工神经网络短期负荷预测模型。该模型采用多隐含层和动态神经元个数的预测方法,对不同神经元预测结果进行比较,以达到预测负荷的目的。预测结果表明,基于该方法建立的预测模型适用性强且能获得较高的预测精度,可为城市核心区的短期负荷预测提供可行方案。

引用

页码：67 / 72+89 +89

页数：7

共 17 条

[1]

微网用户短期负荷预测相似日选择算法 [J].