基于神经网络的热电联产机组热负荷和电负荷预测

被引：18

作者：

骆小满 ^{[1
]}

皇甫成 ^{[2
]}

阮江军 ^{[1
]}

周灵杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学电气与自动化学院

[2] 国网冀北电力有限公司

来源：

热力发电 | 2019年 / 48卷 / 09期

关键词：

热电联产; 以热定电; 热负荷; 电负荷; Elman神经网络; 灰色神经网络; 假设检验;

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：

针对热电联产机组每年发电计划制定及调整期间,地方电厂以满足供热为由频繁要求调整计划的现象,本文提出一种以热定电的电负荷预测方法。该方法基于地方热负荷,对要求调整发电计划的电厂进行热负荷假设检验提取,并用Elman神经网络方法预测热负荷,最后采用灰色神经网络方法来确定电厂发电量。该方法对于确定热电联产机组发电计划、控制购电成本具有重要的意义。

引用

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页码：46 / 50

页数：5

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中国专利 :CN106374535A ,2017-02-01