【摘 要】
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该文研究的是基于人工神经网络技术的电力系统短期负荷预测.对BP算法的参数选取进行了深入的研究,特别是在初始权值设置、学习模式方面取得非常明显的效果;在对激活函数研究
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该文研究的是基于人工神经网络技术的电力系统短期负荷预测.对BP算法的参数选取进行了深入的研究,特别是在初始权值设置、学习模式方面取得非常明显的效果;在对激活函数研究与对基本BP算法分析的基础上,提出了一种简化的BP算法,在琮称问题与负荷预测实例中取得了非常好的效果.负荷预测模型主要考虑了气象因素、按周的周期性因素;训练样本选取原则是,尽量选取与预测日参数相似的样本作为训练样本;原始数据归一化处理采用动态归一化,参数的上下线根据实际情况而定;考虑到负荷按周期性,引入了周指数进行修正;在以上分析的基础上,分别设计了三个负荷预测模型,并用实际数据进行模型仿真,仿真结果证明了上述改进的有效性,同时也证明了神经网络在短期负荷预测这一领域应用的可行性.
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