神经网络预测中长期电力负荷对比研究

• 作者: 师兵兵 段哲民 陆正俊
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷 神经网络 反向传播 径向基函数 预测
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 43-45,59
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TP183
• 字数: 1796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2007.23.011

摘要

为避免传统方法预测中长期电力负荷建模的复杂性,根据电力负荷历史数据,研究了基于LM算法的BP网络、RBF网络在中长期电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素.从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段哲民	西北工业大学电子信息学院	131	829	14.0	19.0
2	陆正俊	西北工业大学电子信息学院	3	11	1.0	3.0
3	师兵兵	西北工业大学电子信息学院	2	10	1.0	2.0