继电器
繼電器
계전기
RELAY
2008年
9期
39-42,47
,共5页
遗传算法%神经网络%电力系统%短期负荷预测%优化
遺傳算法%神經網絡%電力繫統%短期負荷預測%優化
유전산법%신경망락%전력계통%단기부하예측%우화
电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.通过非参数预测法建立电力系统短期负荷预测模型,以此作为Elman神经网络训练的样本集,实现网络样本设计,结构设计与网络训练,充分发挥Elman神经网络动态特性,将改进的遗传算法和Elman神经网络相结合,通过选择,交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化.采用基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测新算法,提高了负荷预报精度,具体算例证明了算法的可行性和有效性.
電力繫統短期負荷預測是電力繫統運行管理和實時控製所必鬚的基本內容,預測結果的準確性對電力繫統的安全、優質,經濟運行具有重要意義.通過非參數預測法建立電力繫統短期負荷預測模型,以此作為Elman神經網絡訓練的樣本集,實現網絡樣本設計,結構設計與網絡訓練,充分髮揮Elman神經網絡動態特性,將改進的遺傳算法和Elman神經網絡相結閤,通過選擇,交扠、變異等遺傳操作,實現瞭神經網絡權值優化.採用基于遺傳優化神經網絡的電力繫統短期負荷預測新算法,提高瞭負荷預報精度,具體算例證明瞭算法的可行性和有效性.
전력계통단기부하예측시전력계통운행관리화실시공제소필수적기본내용,예측결과적준학성대전력계통적안전、우질,경제운행구유중요의의.통과비삼수예측법건립전력계통단기부하예측모형,이차작위Elman신경망락훈련적양본집,실현망락양본설계,결구설계여망락훈련,충분발휘Elman신경망락동태특성,장개진적유전산법화Elman신경망락상결합,통과선택,교차、변이등유전조작,실현료신경망락권치우화.채용기우유전우화신경망락적전력계통단기부하예측신산법,제고료부하예보정도,구체산예증명료산법적가행성화유효성.
