电网技术

2002, (02) 10-13+18

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究
A SHORT-TERM LOAD FORECASTING SYSTEM BASED ON BP ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇

摘要(Abstract):

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一 ,作者利用 BP神经网络进行电力系统短期负荷预测 ,在保证有足够的训练样本的前提下 ,对预测模型进行合理分类 ,构造了相应于不同季节的周预测、日预测模型 ,并对输入变量的选择 ,特别是温度的选取问题 ,进行了讨论。在神经网络训练的过程中 ,往往会出现过拟合的现象 ,给预测的结果带来不利的影响 ,为此在训练过程中 ,将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题。典型算例的计算表明 ,该方法是有效的。

关键词(KeyWords): 短期负荷预测;BP神经网络;相关分析;过拟合;电力市场

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家杰出青年科学基金资助项目 ( 6 970 0 2 5 );; 国家自然科学基金资助项目 ( 5 993715 0 )~~

作者(Author): 周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇

Email:

DOI:

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享