10.3969/j.issn.1001-5531.2013.17.002
基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真
通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练.预测日24 h负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率控制在2％以内.BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,为研究电力系统经济调度提供了一种新的非线性仿真建模模型.
电力系统、短期负荷预测、BP神经网络、样本数据、Matlab
TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2013-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
7-10
