基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测

摘要：

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大.夏季影响空凋负荷的因素主要是温度和湿度的变化.为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响.利用BP人工神经网络对电网空凋负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测.

关键词：负荷预测、降温负荷、BP人工神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：F407.61(工业经济理论)

在线出版日期：2010-09-15（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：27-30