基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

• 作者: 加玛力汗·库马什 娜仁花 朱雨晨
• 来源期刊: 黑龙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 BP神经网络 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 439-441,445
• 页数: 4页
• 分类号: TM715+.1
• 字数: 2127字
• 语种: 中文

摘要

电力系统短期负荷预测直接影响电力企业的经济效益.对此,选择预测日前一天的电力负荷和阴晴、温度、湿度等气象特征数据作为网络的输入,预测日当天的电力负荷作为输出,建立了电力系统短期负荷BP神经网络模型.用历史负荷数据作为训练样本,对BP神经网络预测模型进行训练,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测.用真实历史数据对新疆某地区进行了电力系统负荷短期预测,结果表明,预测结果与实际值比较接近,1d96个采样点的负荷预测平均准确率为98.45％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	加玛力汗·库马什	新疆大学电气工程学院	29	161	7.0	11.0
2	朱雨晨	新疆大学电气工程学院	1	7	1.0	1.0
3	娜仁花	新疆大学电气工程学院	1	7	1.0	1.0