基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报

被引:12
作者
赵希人
彭秀艳
姜广宇
机构
[1] 哈尔滨工程大学自动化学院
关键词
短期负荷预报; BP神经网络; 共轭梯度法; 在线预报; 仿真;
D O I
10.16182/j.cnki.joss.2006.06.067
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理方法。分别应用二种方法对东北电力系统进行了72小时短期负荷预报仿真。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预报精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络算法训练步数大大减小,缩短了网络训练时间,而且提高了预报精度。该方法可行,可用于电力系统短期负荷在线预报。
引用
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页码:1677 / 1680
页数:4
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