基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究_第1頁(yè)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究_第2頁(yè)
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力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 摘要:通過(guò)對(duì)岳陽(yáng)縣地區(qū)電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及特點(diǎn)的研究,分析了影響中期負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的多方件的關(guān)系,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,研究了這一人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的可行性。提出了一種基測(cè)中,行特性、增容決策、自然條件及社會(huì)影響等條件下,研究和應(yīng)用一套系統(tǒng)處理過(guò)去負(fù)荷與未來(lái)負(fù)荷的數(shù)學(xué)方法,在滿(mǎn)足一定精度要求的前提下,確定未來(lái)某劃和運(yùn)行都離不開(kāi)電力負(fù)荷預(yù)報(bào),準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)報(bào)不僅對(duì)電力系統(tǒng)的安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行起著重要作用,同時(shí)也是潛在節(jié)約能源的方法[1]。電力系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的研究在近些年來(lái)有了很大的發(fā)展,預(yù)測(cè)的方法由過(guò)去的人工方式逐步轉(zhuǎn)換成軟件干預(yù)方式。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究也越 eural理,對(duì)大量建立系統(tǒng)的模型,對(duì),預(yù)須荷預(yù)測(cè)工作。主要有以下幾個(gè)方面:不準(zhǔn)確性,條件性, 性行:收集和息負(fù)荷預(yù)預(yù)測(cè)目立相應(yīng)素對(duì)電層確定,因而數(shù)目與直接關(guān)誤差不沒(méi)有 習(xí)目, 之間的數(shù)據(jù)。輸入向量:p=2910,0.2850,1820,0.1130,0440,0.0590,1700,0.2200,2890,0.2860,輸出向量:t=,0.7250;0.7558,0.6941,,0.7188;0.8387,0.8149,小, ,對(duì)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)入向量為:p450,0.0610, 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)語(yǔ)電報(bào).2004,26(1):41~43.oadforecastingusingnsonpowersystem,1991,6(2):442~449.研究[j].現(xiàn)代現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè).2009,21:253~254.j新導(dǎo)報(bào),2011,2.

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