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一种基于神经网络理论的电力系统短期负荷预测方法
【摘要】 文章构造了一种线性与非线性相结合的神经网络,并提出了用以对电力系统短期负荷进行预测的新方法。它以历史负荷数据、气候变量和预测的气候变量作为人工神经元的输入,预测负荷值作为人工神经元的输出。使用最近的数据作为训练样本,用反向传播算法(BP)对神经网络进行训练,然后用训练后的神经元预测负荷。并以华中电网1992年10月的资料进行仿真计算,测算结果与实际负荷曲线最大的误差仅为4.65％。
- 【文献出处】 华中电力 ,Central China Electric Power , 编辑部邮箱 ,1993年06期
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