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基于连云港市的电力系统短期负荷预测研究
Research on Lianyungang-based Short-term Load Forecasting of Power System
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]国网江苏省电力公司连云港供电公司,江苏连云港222004
年 份：2015
卷 号：36
期 号：2
起止页码：29-34
语 种：中文
收录情况：JST、普通刊
摘 要：对连云港市负荷特性深入分析后进行了短期负荷预测的研究,简要介绍了误差反向传播算法即BP算法的结构和原理,并将BP算法用于短期负荷预测,简单高效可行,但由于该算法收敛的时间较长、且容易陷入局部极小点,故在后文提出了用粒子群算法优化BP神经网络的新型算法,该算法能够有针对性地优化网络结构中的权值和阈值,在不断迭代的情况下,使得预测误差向减小的方向训练。实例表明,优化后的模型预测结果准确率有了较大程度提高,满足了负荷预测的基本要求。
关 键 词：负荷预测 负荷特性 BP算法 粒子群算法 模型 优化
分 类 号：TM715]
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