基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測.pdf

1、對電力系統(tǒng)的負荷進行預(yù)測是實現(xiàn)電力系統(tǒng)現(xiàn)代化管理的重要研究內(nèi)容之一，而短期負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)負荷預(yù)測應(yīng)用最廣泛的一種。但是，傳統(tǒng)的電力負荷預(yù)測方法有的不能適合于某地區(qū)的負荷預(yù)測，有的不能精確反映未來負荷的走勢或者負荷預(yù)測的步驟很繁瑣，而且基本不能真正的實現(xiàn)計算機化。
　　通過分析電力負荷的分類、特性，總結(jié)影響負荷預(yù)測的一些因素，采用增加動量項和在激勵函數(shù)中加入陡度因子的方法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行改進。這種方法解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存

2、在的收斂速度慢、訓(xùn)練容易陷入癱瘓和容易陷入局部極小值等問題。而后采用改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對臨沂市某地區(qū)的電力系統(tǒng)進行負荷預(yù)測。
　　在構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)負荷預(yù)測模型時，本文引入了人體舒適度指數(shù)這一概念，把濕度、溫度、風(fēng)力等因素的值轉(zhuǎn)化成一個指標(biāo)值。它可以很好的體現(xiàn)多種氣象因素對負荷曲線的綜合影響，還可以避免網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點太多導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)太臃腫，加入氣象因素的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度也會提高。
　　在對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練時，使用盡可能覆蓋24小時的96個