PCA-RBF神经网络模型在工业用户电力负荷预测中的应用

发布时间：2017-08-06 20:06

  本文关键词：PCA-RBF神经网络模型在工业用户电力负荷预测中的应用

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【摘要】：依据工业用户生产性负荷特征,运用主成分分析法(PCA)对工业用户的生产性负荷因子进行标准化处理,评估特征值、特征向量及累计方差贡献率等指标,获得携带工业用户主要影响因素的关键特征量;结合径向基函数(RBF)神经网络算法,构建基于主成分分析(PCA)和RBF神经网络组合(PCA-RBF)的生产性负荷预测模型。试验结果表明,PCA-RBF神经网络预测模型能有效克服传统神经网络训练速度慢的不足,且具有更高的预测精度。
【作者单位】： 国网天津市电力公司;天津大学;国电南瑞科技股份有限公司;
【关键词】： 电力负荷 主成分分析法 神经网络 预测模型
【基金】：国家重点专项基金(2016YFB0901103) 国网科技项目(SGTJ0000KXJS1400087)
【分类号】：TP183;TM715
【正文快照】： 田娜(1978—),女,硕士研究生,主要从事智能用电研究。鞠黄培(1995—),男,研究方向为电力系统及其自动化。王旭东(1985—),男,高级工程师,主要从事清洁能源、电网控制等研究工作。0引言工业用户生产性负荷受外界生产环境等因素影响很大,对其预测是一个复杂的非线性耦合系统[1-2

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本文编号：631234