本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人體舒適度的短期負(fù)荷預(yù)測

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【摘要】：針對BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性較差的問題,提出了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,并將其應(yīng)用到短期負(fù)荷預(yù)測中。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練時,對于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),提出采用動態(tài)自適應(yīng)的方式進(jìn)行處理。分析了實(shí)時氣象因素對短期負(fù)荷的影響,以人體舒適度作為氣象因子的處理模型。采用杭州地區(qū)數(shù)據(jù)對提出的模型進(jìn)行驗(yàn)證,與BP模型預(yù)測的結(jié)果對比,具有更快的預(yù)測速度、更高的預(yù)測精度。所構(gòu)建的預(yù)測模型具有很好的適應(yīng)性,并充分考慮了氣象因素、日期類型,預(yù)測結(jié)果表明所提出的預(yù)測方法是有效且實(shí)用的。
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 短期負(fù)荷預(yù)測 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)自適應(yīng) 實(shí)時氣象因素 人體舒適度
【分類號】：TM715
【正文快照】： 0引言短期負(fù)荷預(yù)測是針對未來一天到數(shù)天各時段負(fù)荷預(yù)測的研究,對于調(diào)度部門的機(jī)組最優(yōu)組合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、最優(yōu)潮流等有著重要的意義,其結(jié)果精度的提高有利于提升發(fā)電設(shè)備的利用率和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的有效性。因此建立比較好的預(yù)測模型以及分析各方面因素對負(fù)荷的影響,一直是電力負(fù)荷

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10 孫春順;風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行與控制方法研究[D];湖南大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱煥榮;遺傳規(guī)劃在電力短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

2 劉凱;基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測研究[D];河海大學(xué);2005年

3 冷北雪;基于支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[D];西南交通大學(xué);2010年

4 劉繼勝;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的應(yīng)用分析[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

5 趙福成;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測[D];華北電力（北京）大學(xué);2002年

6 李海東;人工智能方法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測中的研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2002年

7 陳晨;基于WNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測[D];西安理工大學(xué);2010年

8 白波;基于加權(quán)LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測研究[D];東北電力大學(xué);2011年

9 胡啟元;針對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的研究[D];四川大學(xué);2004年

10 朱要明;林芝地區(qū)電力負(fù)荷的短期預(yù)測[D];西藏大學(xué);2010年

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本文編號：551801