改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测

• 作者: 刘荣 方鸽飞
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 Elman神经网络 综合气象因子 激励函数 双隐含层
• 年，卷（期）: 2012,（22）
• 页码范围: 113-117
• 分类号: TM715
• 字数: 3844字
• 语种: 中文

摘要

由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法.该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点.同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于Elman动态神经网络的短期负荷预测模型,并对该模型的激励函数和网络结构进行改进.改进后的模型考虑了电网的动态特性,减少了神经网络输入量,增强了负荷预测模型的适应性.采用杭州地区实际数据对提出的方法和模型进行验证,结果显示该方法和模型能明显提高负荷预测精度,表明该方法和模型是实用有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘荣	浙江大学电气工程学院	20	231	8.0	15.0
2	方鸽飞	浙江大学电气工程学院	25	813	12.0	25.0