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BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用
被引:7
作者
:
董秀成
论文数:
0
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0
机构:
四川工业学院,上海电力学院,四川工业学院成都,上海,成都
董秀成
李芹
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机构:
四川工业学院,上海电力学院,四川工业学院成都,上海,成都
李芹
许强
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机构:
四川工业学院,上海电力学院,四川工业学院成都,上海,成都
许强
机构
:
[1]
四川工业学院,上海电力学院,四川工业学院成都,上海,成都
来源
:
仪器仪表学报
|
2003年
/ S2期
关键词
:
短期负荷预测;
人工神经网络;
BP算法;
预测误差;
D O I
:
10.19650/j.cnki.cjsi.2003.s2.169
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
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,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度。分析了如何采用BP多层感知器的隐层数及隐层单元数。最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。
引用
收藏
页码:379 / 381
页数:3
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[1]
神经模糊系统及其应用.[M].王士同编著;.北京航空航天大学出版社.1998,
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