一种实用化的配电网超短期负荷预测方法

• 作者: 赵建国 闫冬
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 负荷预测 人工神经网络 遗传算法 模拟退火算法 均方根误差
• 年，卷（期）: 2001,（22）
• 所属期刊栏目: 应用研究及成果
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TM727.2
• 字数: 3753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2001.22.010

摘要

针对配电网复杂多变的特点,提出了用神经网络和最优化算法相结合进行配电网超短期负荷预测的研究方法.采用分时段的负荷预测方法,大大缩小了网络规模.在神经网络的训练中,采用变步长的BP算法,并实行远小近大加权均方的误差计算原则.运用了遗传算法和模拟退火两种最优化算法分别与神经网络算法相结合,并进行了比较.在遗传算法中首次引入了聚合度的概念.当两种算法结果相差不大时,用它们的平均值作为最后结果,进一步提高了预测精度,尤其是提高了重大节假日这一预测难点的精度.运用本算法编制了实用性软件,并对潍坊地区的真实负荷进行了预测,结果较好地满足了现场的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建国	山东大学电气工程学院	60	1974	23.0	43.0
2	闫冬	山东大学电气工程学院	6	77	4.0	6.0