基于相似日的神经网络短期负荷预测方法

被引：35

作者：

姜勇

卢毅

机构：

[1] 东南大学电气工程系

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2001年 / 06期

关键词：

短期负荷预测; 人工神经网络; 反向传播;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

摘要：

人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。本文针对电力负荷短期预测问题 ,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法 ,采用反向传播算法 ,考虑气象因素对负荷的影响 ,提高了学习效能 ,具有较好的预测精度。本方法很适合在短期负荷预测中使用 ,预测结果验证了上述结论

引用

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