神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究
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更多相關(guān)文章: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 應(yīng)用研究
【摘要】:對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行研究,結(jié)合對(duì)電力負(fù)荷的精準(zhǔn)測(cè)量,因?yàn)閷?duì)電力負(fù)荷造成影響各因素間具有非線性關(guān)系,因素間有冗余信息存在,傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型對(duì)于電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較低,為進(jìn)一步提升電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,遂提出一類主成分研究及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相結(jié)合電力負(fù)荷的預(yù)估方法。結(jié)合PCA給電力負(fù)荷構(gòu)成影響因素來(lái)提取特征,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)PCA處理所得新變量進(jìn)行建模,憑借PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型針對(duì)摩的去電力負(fù)荷仿真。結(jié)果證實(shí),與參比模型比起來(lái),能夠有效使各因素間冗余信息消除,減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的維數(shù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化,明顯提升電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性,證實(shí)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)預(yù)測(cè)模型可行性。
【作者單位】: 清河發(fā)電有限責(zé)任公司;
【關(guān)鍵詞】: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 應(yīng)用研究
【分類號(hào)】:TP183;TM715
【正文快照】: 對(duì)電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)是目前電力企業(yè)控制運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的主要手段,主要利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制對(duì)電力負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)與控制。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱之為反向傳播,這種計(jì)算方法是一種誤差反向傳播計(jì)算方法,其構(gòu)成成分包括網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)入層、過(guò)渡層、以及導(dǎo)出層。其主功能是對(duì)節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行導(dǎo)入與導(dǎo)出
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,本文編號(hào):871450
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