基于相似日选择和BP神经网络的商场短期负荷预测

摘要：

为了改进传统楼宇短期负荷预测的准确度与效率,以上海市某商场建筑为研究对象,采取了基于相似日选取和BP神经网络的方法,对其夏季短期负荷进行了预测.首先,对夏季气象类因素进行去量纲处理,并采用灰色关联度挑选出对负荷影响最大的气象因素;然后,以关键气象因素为基准,采用加权相似度函数选择相似日,并按照相似度大小进行降序排列;最后,将相似日的负荷和关键气象因素数据输入到BP神经网络模型中,预测输出该商场2017年夏季短期负荷值,并对预测结果进行对比分析.通过实例数据进行了算例验证,结果表明,提出的方法具有较好的有效性和实用性.

关键词：短期楼宇负荷预测、灰色关联度、BP神经网络、相似日选择、加权相似度

所属期刊栏目：36

分类号：TM74(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司科技项目52090016002M

在线出版日期：2019-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28