人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

• 作者: 张为 徐延生
• 来源期刊: 内江科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP算法 负荷预测
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 89,31
• 页数: 2页
• 分类号: TM7
• 字数: 2737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1436.2009.08.079

摘要

本文基于多层前馈神经网络误差反传(BP)模型的电力系统短期负荷预测的方法.根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集.实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐延生		2	15	2.0	2.0
2	张为		2	3	1.0	1.0