10.3969/j.issn.1673-7598.2012.12.005
Ada-BP神经网络改进算法在电力负荷预测中的应用研究
针对目前电力负荷预测算法精度不高的现状,提出使用Ada-BP神经网络改进算法作为负荷预测的新方法.通过对同一个训练集训练不同的弱学习器,然后将这些弱学习器集合起来,构成一个强学习器,从而提高算法的泛化能力以及预测精度.将此算法应用于某区域实际电网,结果表明该改进算法满足当前区域电网对负荷预测精度的要求,比常用算法表现出更好的泛化能力,具有一定的实际应用价值.
负荷预测、神经网络、电力负荷、泛化能力
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TM74(输配电工程、电力网及电力系统)
中国博士后科学基金资助项目20100451063
2013-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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