基于神经网络的短期电力负荷预测及其MATLAB实现

发布时间：2017-07-15 22:23

  本文关键词：基于神经网络的短期电力负荷预测及其MATLAB实现

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【摘要】：针对短期电力负荷预测问题,利用MATLAB软件建立日最高温度、日最低温度、日平均温度和平均湿度等气象因素对电力负荷的回归预测模型,具体对比给出BP神经网络与NARX神经网络两种回归预测结果,并通过对隐含层网络参数的调试对BP神经网络进行了适当的改进.
【作者单位】： 安徽财经大学金融学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】： 电力负荷预测 气象因素 BP神经网络 NARX神经网络 MATLAB
【基金】：国家自然科学基金(11301001) 安徽高等学校省级自然科学基金(KJ2013Z001) 安徽财经大学校级重点研究项目(ACKY1402ZD)
【分类号】：TP183;TM715
【正文快照】： 1概述伴随着我国城市化进程与经济水平的不断发展,电力负荷也水涨船高呈现出不断增长的趋势,因而对于电力负荷预测方面的研究也就成了大家关注的热点话题之一.但是一直以来,对于电力负荷的预测也是学术界的难点之一,这主要是由于电力系统的复杂性以及关联电力负荷的影响因素过

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本文编号：546043