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1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力部門日常調(diào)度工作中一項(xiàng)十分重要的內(nèi)容,短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著直接影響。因此,短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種智能算法,近年來(lái)在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應(yīng)用。本文對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),學(xué)習(xí)規(guī)則等方面進(jìn)行介紹后,分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。
在BP神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過(guò)程中,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括采用橫向?qū)Ρ确ê涂v向?qū)Ρ确▽?duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,隨后采用非線性阻尼最小二乘法對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化。訓(xùn)練過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)采用數(shù)據(jù)循環(huán)輸入的方法以提高樣本的利用率及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率,并在合理的取值范圍內(nèi)選取多組網(wǎng)絡(luò)參數(shù),將訓(xùn)練效果最好的一組應(yīng)用到模型中去。
Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),它是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,增加一個(gè)承接層來(lái)存儲(chǔ)內(nèi)部狀態(tài),從而使系統(tǒng)具
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