基于灰色关联度和BP神经网络的最大负荷同时率预测方法研究

• 作者: 周步祥 张峰 王新库 田怀源
• 来源期刊: 山东电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电网规划 负荷同时率 负荷特性 灰色关联度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 11-15,21
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4102字
• 语种: 中文

摘要

电力系统最大负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数,对其分析要考虑众多影响因素的叠加效用,并在预测模型中体现这些影响因素的关联程度.在负荷特性分析的基础上,充分利用灰色关联度分析方法能够定量地描述各因素之间相互变化的相对性特点和BP神经网络在非线性映射方面的能力,揭示负荷同时率与电力、经济和需求侧管理等方面的内在联系,有效凸显了影响负荷同时率变化的主导因素.用MATLAB对样本数据进行训练,并通过应用灰色关联度分析对网络隐含层节点的逐步优化,使网络结构达到最优化.仿真结果表明改进后的BP算法能够有效提高网络的预测精度、学习效率和实用性,能够为电网规划中负荷同时率预测提供有益的指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周步祥		121	1391	19.0	33.0
2	张峰		19	26	3.0	4.0
3	王新库		4	4	1.0	1.0
4	田怀源		2	2	1.0	1.0