基于代数多项式模型的用电量预测研究

摘要：

针对电网布局与建设等要求，需要根据地区提供的历史数据对该地区未来的用电量进行比较合理的预测。为此，构建基于递推最小二乘法算法的多项式预测模型，并提出基于代数多项式神经网络预测方法。该方法以多项式拟合模型构建神经网络拓扑结构，以模型参数作为神经网络权值，以往年每个季度的用电量数据作为参考值，使用递推最小二乘法对神经网络权值进行训练以获得多项式模型参数。仿真结果表明，该方法不仅具有良好的拟合效果，而且也具有良好的预测功能，在电力系统用电量预测中具有较大的应用价值。

关键词：电力系统、用电量预测、递推最小二乘法、神经网络

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：湖南省自然科学基金11JJ6064;湖南省科技计划项目2011GK3122;长沙理工大学开放基金13kfjj07

在线出版日期：2015-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：34-40