基于OpenStack神经网络短期负荷预测模型 在有序用电管理中的应用

• 作者: 刘栋 张海静 李琳 杜颖
• 来源期刊: 智能电网
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 神经网络 有序用电 OpenStack云计算
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 应用与设计
• 页码范围: 683-688
• 页数: 6页
• 分类号: TM71
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14171/j.2095-5944.sg.2017.07.012

摘要

该文研究了基于改进的BP神经网络短期电力负荷预测模型,并在OpenStack云计算平台上采用Python编码实现了模型算法;应用电力负荷预测模型得到的预测结果误差率在0.02%~4.5%之间,很好地满足了短期电力负荷预测的精度要求.该文所涉及的OpenStack云计算平台的电力负荷预测模型比较完善,与有序用电管理结合可以大大提升有序用电管理工作的精细化程度,对有序用电方案的制定与实施具有重要的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜颖	国网山东省电力公司电力科学研究院	9	6	2.0	2.0
2	刘栋	国网山东省电力公司电力科学研究院	5	3	1.0	1.0
3	李琳	国网山东省电力公司电力科学研究院	6	5	2.0	2.0
4	张海静		7	7	2.0	2.0