基于LM改进BP神经网络的电网无功负荷预测

摘要：

电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分.传统的负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求.提出一种基于LM算法改进BP神经网络的无功负荷预测模型,通过分析BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程,采用LM算法优化BP神经网络,以此来提高BP神经网络模型的预测精度以及收敛速度.最后以湖北省某市2007年1 月～2015 年12月的无功负荷作为训练数据,2016年1 月～12 月的无功负荷作为测试数据,将预测值与实际值进行比较,进而验证预测算法的准确性.

关键词：LM算法、BP神经网络、无功负荷预测、预测精度

所属期刊栏目：41

分类号：TM726(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金51177060;恩施州科技项目D20170007

在线出版日期：2019-12-05（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：57-59,69