BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

摘要：

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度.分析了如何采用BP多层感知器的隐层数及隐层单元数.最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度.

关键词： 短期负荷预测 人工神经网络 BP算法 电力系统

作者: 董秀成 李芹 许强

作者单位: 四川工业学院(成都) 上海电力学院(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届”测量与控制在资源节约、环境保护中的应用”学术会议

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 379-381

在线出版日期: 2003-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）