人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究

被引：5

作者：

周林

吕厚军

机构：

[1] 德阳电业局

来源：

四川电力技术 | 2008年 / 31卷 / 06期

关键词：

短期负荷预测; 模式识别; 神经网络;

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：

预测电力系统未来几分钟到一个星期的负荷对电力系统的经济和安全运行起着重要作用。人工神经网络(ANN)技术的发展提供了一种新的电力系统负荷预测手段。人工神经网络预测模型成功地用于预测电力系统短期负荷,与传统方式不同,ANN不依靠人的经验而是通过训练,自主地学习系统输入和输出之间的函数关系。最初,ANN通过已知结果的历史数据进行学习;完成后,只给ANN输入预测条科即可进行负荷预测。

引用

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页数：5

共 10 条

[1]

模式识别.[M].(希)SergiosTheodoridis;(希)KonstantinosKoutroumbas著;李晶皎等译;.电子工业出版社.2004,

[2]

神经网络原理.[M].(美)SimonHaykin著;叶世伟;史忠植译;.机械工业出版社.2004,

[3]

神经网络应用基础.[M].朱双东编著;.东北大学出版社.2000,

[4]

神经网络应用技术.[M].胡守仁主编;沈清等编著;.国防科技大学出版社.1993,