基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真

摘要：

通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练.预测一日24小时负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率可以有效地控制在2％以内.BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,是研究电力系统经济调度的一种新的非线性建模仿真模型.

关键词：电力系统、短期负荷预测、BP神经网络、样本数据、Matlab

所属期刊栏目：35

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2014-06-12（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：19-22