基于相似日选择和BP神经网络的商场短期负荷预测

• 作者: 张美霞 李泰杰 杨秀 杨镜非 蔡鹏飞 赵立强 陈斌超
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 短期楼宇负荷预测 灰色关联度 BP神经网络 相似日选择 加权相似度
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 特别策划
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: TM74
• 字数: 2998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.01.004

摘要

为了改进传统楼宇短期负荷预测的准确度与效率,以上海市某商场建筑为研究对象,采取了基于相似日选取和BP神经网络的方法,对其夏季短期负荷进行了预测.首先,对夏季气象类因素进行去量纲处理,并采用灰色关联度挑选出对负荷影响最大的气象因素;然后,以关键气象因素为基准,采用加权相似度函数选择相似日,并按照相似度大小进行降序排列;最后,将相似日的负荷和关键气象因素数据输入到BP神经网络模型中,预测输出该商场2017年夏季短期负荷值,并对预测结果进行对比分析.通过实例数据进行了算例验证,结果表明,提出的方法具有较好的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨秀		104	1923	21.0	41.0
2	张美霞		45	1063	13.0	32.0
3	杨镜非		37	619	10.0	24.0
4	赵立强		1	4	1.0	1.0
5	李泰杰		2	5	1.0	2.0
6	蔡鹏飞		2	5	1.0	2.0
7	陈斌超		1	4	1.0	1.0