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基于神经元网络的短期电力负荷预测
引用本文:郑岗,刘斌,周勇,刘丁,穆国强.基于神经元网络的短期电力负荷预测[J].西安理工大学学报,2002,18(2):126-130.
作者姓名:郑岗  刘斌  周勇  刘丁  穆国强
作者单位:1. 西安理工大学,自动化与信息工程学院,陕西,西安,710048
2. 西安市高压供电局
摘    要:基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给出相应的反向传播算法(BP)的构造过程和训练方法,研究结果表明,基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点,负荷预测结果的相对误差小于3.67%。

关 键 词:电了负荷预测  神经元网络  短期负荷预测  BP算法
文章编号:1006-4710(2002)02-0126-05
修稿时间:2001年7月15日

Short-Term Load Forecasting Based on Neural Network
ZHENG Gang ,LIU Bin ,ZHOU Yong ,LIU Ding ,MU Guo qiang.Short-Term Load Forecasting Based on Neural Network[J].Journal of Xi'an University of Technology,2002,18(2):126-130.
Authors:ZHENG Gang  LIU Bin  ZHOU Yong  LIU Ding  MU Guo qiang
Institution:ZHENG Gang 1,LIU Bin 1,ZHOU Yong 1,LIU Ding 1,MU Guo qiang 2
Abstract:Based on the fundamental principle that multi layer perceptron can approach linear or nonlinear functions at any accuracy, this paper presents a short term load forecasting method using multi layer feedforward neural network considering the influence of climate and formulates the construction and training method of the corresponding BP algorithm. Experiment results show that the short term load forecasting method based on neural network is of high precision. The relative error of load forecasting using neural network model is less than 3.67%.
Keywords:neural network  short  term load forecasting  BP algorithm  
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