黑龙江电力
黑龍江電力
흑룡강전력
HEILONGJIANG ELECTRIC POWER
2012年
6期
439-441,445
,共4页
朱雨晨%加玛力汗·库马什%娜仁花
硃雨晨%加瑪力汗·庫馬什%娜仁花
주우신%가마력한·고마십%나인화
电力系统%BP神经网络%短期负荷预测
電力繫統%BP神經網絡%短期負荷預測
전력계통%BP신경망락%단기부하예측
电力系统短期负荷预测直接影响电力企业的经济效益.对此,选择预测日前一天的电力负荷和阴晴、温度、湿度等气象特征数据作为网络的输入,预测日当天的电力负荷作为输出,建立了电力系统短期负荷BP神经网络模型.用历史负荷数据作为训练样本,对BP神经网络预测模型进行训练,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测.用真实历史数据对新疆某地区进行了电力系统负荷短期预测,结果表明,预测结果与实际值比较接近,1d96个采样点的负荷预测平均准确率为98.45％.
電力繫統短期負荷預測直接影響電力企業的經濟效益.對此,選擇預測日前一天的電力負荷和陰晴、溫度、濕度等氣象特徵數據作為網絡的輸入,預測日噹天的電力負荷作為輸齣,建立瞭電力繫統短期負荷BP神經網絡模型.用歷史負荷數據作為訓練樣本,對BP神經網絡預測模型進行訓練,用訓練好的神經網絡進行電力繫統短期負荷預測.用真實歷史數據對新疆某地區進行瞭電力繫統負荷短期預測,結果錶明,預測結果與實際值比較接近,1d96箇採樣點的負荷預測平均準確率為98.45％.
전력계통단기부하예측직접영향전력기업적경제효익.대차,선택예측일전일천적전력부하화음청、온도、습도등기상특정수거작위망락적수입,예측일당천적전력부하작위수출,건립료전력계통단기부하BP신경망락모형.용역사부하수거작위훈련양본,대BP신경망락예측모형진행훈련,용훈련호적신경망락진행전력계통단기부하예측.용진실역사수거대신강모지구진행료전력계통부하단기예측,결과표명,예측결과여실제치비교접근,1d96개채양점적부하예측평균준학솔위98.45％.
