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基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测  
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【英文篇名】 A combined model of genetic algorithm and BP Neural Network for short-term load forecasting
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【作者】 李玲纯; 田丽;
【英文作者】 LI Ling-chun; TIAN Li(Anhui Provincial Key Lab.of Elec.& Contr.; Anhui University of Technology and Science; Wuhu 241000; China);
【作者单位】 安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室;
【文献出处】 安徽工程科技学院学报(自然科学版) , Journal of Anhui University of Technology and Science(Natural Science), 编辑部邮箱 2009年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 遗传算法; BP神经网络; 短期负荷; 预测;
【英文关键词】 BP; GA; short-term load; forecasting;
【摘要】 根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.
【英文摘要】 With the main influential factors on electric power load,the weekday and weather considered,a load forecasting model based on genetic algorithm and BP is constructed.Considering that the number of nevre cells in hidder layer,initial weight and unit's bias value are the most important acftors factors to the foercasti percision of ANN,genetic algoritbm is used to choose a more reasonable frame of ANN.Genetic algorithm is good for deciding the proper fabric of net,and helping the ANN to conquer its disfigureme...
【基金】 安徽省高校自然科学基金资助项目(2003kj036)
【更新日期】 2009-10-26
【分类号】 TP18;TM715
【正文快照】 电力系统的短期负荷预测是指以周、天、小时为单位的负荷预测,它是现代电力系统运行研究中的重要课题之一.电力系统短期负荷预测的结果是研究电力系统规划问题、电力系统经济运行及其调度自动化的重要依据.随着电力市场化改革的不断深入,短期负荷预测在电力系统中更显得日益重?

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