基于改进型BP神经网络的短期电力负荷预测

摘要：

科学、准确的短期电力负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和安全性,向用户提供高质量的电力.提出一种基于改进型BP神经网络的短期负荷预测方法,并充分考虑建模时复杂气候敏感因数的影响,对输入样本的选取、预测模型的建立进行了论述.算例表明所提出方法具有较高的预测精度,负荷预测结果的相对误差小于3.63%.

关键词：人工神经网络、误差反向传播算法、分段响应函数、惯性校正

所属期刊栏目：7

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2005-06-30（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：24-27