基于小波神经网络的非线性负载功率预测

摘要：

针对高校公寓现用的电能表计量方案不具备负载自动识别的功能,提出了一种基于小波变换与BP神经网络相结合的非线性负载功率预测的方法.先采用Dmeyer小波函数对用户负载电流波形分解,提取表征非线性负载类型的参数值.然后建立三层BP神经网络模型,并采用L-M算法进行网络训练与预测,实现公寓的负载识别功能.研究结果表明,小波BP神经网络公寓负载识别方法具有可靠性和实用性,实现了学生公寓的用电管理现代化,对消除校园火险隐患具有重大意义.

关键词：小波分析、BP神经网络、L-M算法、非线性负载

所属期刊栏目：45

分类号：TM76;TN911.72(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：河北省科技厅科研计划资助项目06213507D

在线出版日期：2009-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-11