神经网络在短期电力负荷预测中的应用

被引：3

作者：

卢芸

林莘

机构：

[1] 沈阳工业大学电气工程学院

来源：

沈阳工业大学学报 | 2006年 / 01期

关键词：

电力系统; 人工神经网络; BP网络; RBF网络; 电力负荷预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

摘要：

给出了改进的BP网络和RBF网络的构造过程和训练方法.在改进的BP网络中不仅加入了动量项和变步长法,而且在模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素,使其能够适应天气的变化.在RBF网络中,为了克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,采用了正交最小二乘法选取RBF中心.利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析.比较两种模型,RBF网络比BP网络更具有实用性和可开发性.

引用

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共 5 条

[1] 天气敏感型神经网络在地区电网短期负荷预测中的应用 [J].