【摘 要】
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在短期负荷预测过程中,引起负荷变动的因素与负荷之间的非线性映射关系是造成预测结果与实际结果之间存在偏差的原因之一。神经网络具有很强的非线性映射能力和自学习能力。
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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在短期负荷预测过程中,引起负荷变动的因素与负荷之间的非线性映射关系是造成预测结果与实际结果之间存在偏差的原因之一。神经网络具有很强的非线性映射能力和自学习能力。为提高短期负荷预测的精度,基于神经网络的研究方法,设计了预测网络。该网络以洋山深水港东港路10 kV开关站中沈家湾的日负荷数据为样本,对采集电量进行了预处理;然后对其隐层个数及节点个数进行了分析设计;最后对短期日负荷进行预测。对比结果表明,预测值与实际值吻合较好。
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