基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测

发布时间：2017-07-21 04:02

  本文关键词：基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测

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【摘要】：提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【关键词】： 短期负荷预测 多变量气象因子 主成分分析 LMBP神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61077071,51475405) 河北省自然科学基金(F2015203413) 河北省高等学校科学技术研究重点(ZD2014100)项目资助
【分类号】：TM715
【正文快照】： 1引言精确的电力负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠地运行具有重要意义[1-2]。电力系统负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意。国内外许多专家学者做了大量的研究工作,提出了很多预测模型。但是,很多方法都是针对一维时间序列的,如时间序列预测法、回归分析预测法等[3-

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：571289