10.3969/j.issn.1002-8978.2012.11.014
基于BP神经网络的电站负荷预测仿真研究
随着神经网络理论在电力行业应用不断广泛和深入,神经网络用于电力负荷预测也取得一定成果.为了减小负荷预测的误差,提高预测精度,将BP神经网络引入电站负荷预测,首先介绍了电力负荷传统预测方法,进而引出了人工神经网络预测方法,分析了BP神经网络原理、模型及算法,通过m语言在MATLAB中建立了负荷预测模型,对实际电站数据进行了仿真分析,得到了训练误差曲线,验证了BP神经网络应用于负荷预测满足一般精度的要求,从而改进了传统方法带来的误差,使预测结果接近实际值.
负荷预测、BP神经网络、MATLAB仿真、训练
TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
2013-03-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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