基于Elman网络的电力负荷预测研究

摘要：

电力系统负荷与诸多影响因素之间是一种强耦合、多变量、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性。传统预测方法精度不高，而采用动态回归神经网络（Elman）能更直接、更有效地反映系统的动态特性。该文建立了基于Elman神经网络的电力负荷预测模型，通过MATLAB仿真预测，对比Elman神经网络和BP神经网络的预测效果。仿真实验证明了Elman神经网络具有良好的动态特性、较快的训练速度、高精度等特点，表明Elman预测模型是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

关键词：电力负荷、Elman网络、BP网络、预测

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省教育厅科学技术研究项目编号Z2006439

在线出版日期：2013-07-26（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：3871-3874