基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测

• 作者: 糜作维
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 经济
• 关键词: 负荷预测 降温负荷 BP人工神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 27-30
• 分类号: F407.61
• 字数: 3091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2010.04.007

摘要

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大.夏季影响空凋负荷的因素主要是温度和湿度的变化.为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响.利用BP人工神经网络对电网空凋负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	糜作维		9	43	4.0	6.0