基于Elman神经网络的电力负荷预测研究
电力系统负荷预测是电力系统规划和运行的重要内容,是保证电力系统可靠供电和经济运行的重要前提,也是楼宇能耗管理的技术手段之一.由于电力负荷具有非线性、时变性和不确定性的特点,很难用一个合适的数学模型清晰表达出负荷的变化规律.神经网络为解决这类问题提供了新的思路.本文基于Elman神经网络建立了电力负荷预测模型,在用电需求侧根据用户的历史数据对用电需求进行预测,并通过MATLAB进行仿真.实验结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快、预测精度高等优点,满足了实际工作的需要.
电力系统 负荷预测 用电需求 仿真模型 Elman神经网络
王世亭 周春来 冯静 杨虓男
中国传媒大学信息工程学院,北京100024 北京宝嘉恒基础设施投资有限公司,北京100020
国内会议
北京
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257-260
2015-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）