应用回归分析和BP神经网络方法模拟北京地区电力负荷
北京地区夏季日最大电力负荷与气象因素关系密切，本文以2002年、2003年和2004年5月1日至9月1日期间的日最大电力负荷与相应日期的日平均气温、相对湿度和风速资料为研究数据，分析北京地区夏季电力负荷的变化特征，将2002年和2003年数据作为训练样本，2004年数据作为测试样本，采用多元回归、非线性回归和BP神经网络方法对每日电力最大负荷进行模拟。模拟结果表明，几种方法均能对电力负荷进行较好地模拟，模拟效果的好坏依次为BP神经网络方法、非线性回归和多元回归方法，其中神经网络模型的模拟能力最强。
电力负荷 回归分析 BP神经网络 气象要素 北京地区 数值模拟
尤焕苓 丁德平 王春华 刘伟东 谢庄
北京市气象科技服务中心 中国气象局北京城市气象研究所
国内会议
杭州
中文
78-84
2009-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）