神经网络在电力负荷预测中的应用研究

发布时间：2017-09-17 21:27

  本文关键词：神经网络在电力负荷预测中的应用研究

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【摘要】：对电力负荷预测相关问题进行研究,结合对电力负荷的精准测量,因为对电力负荷造成影响各因素间具有非线性关系,因素间有冗余信息存在,传统数学模型对于电力负荷的预测准确性较低,为进一步提升电力负荷预测精准度,遂提出一类主成分研究及BP神经网络互相结合电力负荷的预估方法。结合PCA给电力负荷构成影响因素来提取特征,用BP神经网络针对PCA处理所得新变量进行建模,凭借PCA-BP神经网络的模型针对摩的去电力负荷仿真。结果证实,与参比模型比起来,能够有效使各因素间冗余信息消除,减少BP神经网络输入的维数,对网络结构进行简化,明显提升电力负荷的预测精准性,证实电力负荷预测时预测模型可行性。
【作者单位】： 清河发电有限责任公司;
【关键词】： 神经网络 电力负荷预测 应用研究
【分类号】：TP183;TM715
【正文快照】： 对电力负荷的预测是目前电力企业控制运行风险的主要手段,主要利用BP神经网络机制对电力负荷风险进行预测与控制。BP神经网络又被称之为反向传播,这种计算方法是一种误差反向传播计算方法,其构成成分包括网络导入层、过渡层、以及导出层。其主功能是对节点信号进行导入与导出

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本文编号：871450