基于神经网络的短期负荷预测

• 作者: 王超
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 BP神经网络 负荷日期 气象温度
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TM711
• 字数: 1932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-289X.2009.04.012

摘要

针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系,首先,提出用BP神经网络进行负荷预测,接着,在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度,对于日期变量分为工作日和休息日,对于气温变量进行分段处理.最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王超	三峡大学电气信息学院	20	44	4.0	5.0