神经网络在短期电力负荷预测中的应用

• 作者: 卢芸 林莘
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 人工神经网络 BP网络 RBF网络 电力负荷预测
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3309字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1646.2006.01.011

摘要

给出了改进的BP网络和RBF网络的构造过程和训练方法.在改进的BP网络中不仅加入了动量项和变步长法,而且在模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素,使其能够适应天气的变化.在RBF网络中,为了克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,采用了正交最小二乘法选取RBF中心.利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析.比较两种模型,RBF网络比BP网络更具有实用性和可开发性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林莘	沈阳工业大学电气工程学院	194	2544	28.0	41.0
2	卢芸	沈阳工业大学电气工程学院	12	136	7.0	11.0