重庆工商大学学报（自然科学版）
重慶工商大學學報（自然科學版）
중경공상대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
2期
153-156,168
,共5页
负荷预测%神经网络%L-M优化
負荷預測%神經網絡%L-M優化
부하예측%신경망락%L-M우화
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,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,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,考虑了不同类型的负荷差异,并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.
針對電力負荷短期預測問題,提齣瞭一種基于相似日的神經網絡預測方法,分析傳統BP算法的不足,提齣一種基于Levenbery-Marquardt優化法的BP模型學習算法,在建立具體模型時,對于24點負荷預測,採用24箇單輸齣的神經網絡來分彆預測每天的整點負荷值,具有網絡結構較小,訓練時間短的優點,攷慮瞭不同類型的負荷差異,併對四川省電力公司某區一條線路的供電負荷進行短期負荷預測倣真,倣真結果錶明其具有較好的預測精度.
침대전력부하단기예측문제,제출료일충기우상사일적신경망락예측방법,분석전통BP산법적불족,제출일충기우Levenbery-Marquardt우화법적BP모형학습산법,재건립구체모형시,대우24점부하예측,채용24개단수출적신경망락래분별예측매천적정점부하치,구유망락결구교소,훈련시간단적우점,고필료불동류형적부하차이,병대사천성전력공사모구일조선로적공전부하진행단기부하예측방진,방진결과표명기구유교호적예측정도.
