基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测

摘要：

夏季影响空调负荷的因素主要是温度和湿度的变化，用BP人工神经网络对电网空调负荷进行了预测，研究了温度和湿度对空调负荷的影响。经过分析把日平均湿度量化成四段，和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较，结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为四段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系，能更好的对电网空调负荷进行预测。

关键词： 负荷预测 BP人工神经网络 空调负荷

作者: 糜作维

作者单位: 宿迁供电公司，江苏 宿迁 223800

会议类型: 国内会议

会议名称: 江苏省电机工程学会2009年学术年会暨第四届江苏电机工程青年科技论坛

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 110-113

在线出版日期: 2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）