基于改进型神经网络模型的负荷短期预测仿真研究

摘要：

选择BP人工神经网络作为电力系统负荷预测的模型,发现其具有收敛速度较慢,且容易陷入局部最小的缺点.因此,引入拟牛顿法和附加动量法对其性能进行改进,并形成一种改进型的预测模型.以重庆市某供电公司供区为背景,利用其负荷数据进行仿真,结果证明,对BP人工神经网络的改进是成功的.这种方法可以更好地满足电力负荷短期预测的精度要求,对电力系统控制、运行和规划都具有重要意义.

关键词：短期负荷预测、神经网络、BP算法、拟牛顿法、附加动量法

所属期刊栏目：22

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：31-36